喜事变悲剧！印度男子在婚礼上热舞庆祝，不料心脏病突发倒地身亡 。

喜事变悲剧！印度男子在婚礼上热舞庆祝，不料心脏病突发倒地身亡。据印媒5月11日报道，这起悲剧发生在印度切蒂斯格尔邦。男子在参加亲戚的婚礼时，随着音乐节奏跳起了欢快的舞蹈。然而就在他跳得正欢时，他突然感到胸口剧痛，缓缓坐到舞台边缘，随后便失去了意识。救护车到达时，男子已经死亡。医生证实，男子是因为心脏病发作导致死亡。据悉，男子平时没有任何心脏病的症状，也没有定期检查身体。

【古根海姆首席投资官突发心脏病离世】

【古根海姆首席投资官突发心脏病离世】GuggenheimPartners首席投资官ScottMinerd，因对比特币价格的不断变化的呼吁而在加密货币市场引起轰动。周三因心脏病发作去世，享年63岁。例如，在2020年12月，当比特币的交易价格在20,000美元左右时，他说，这种加密货币"应该价值40万美元左右"。5月份，当比特币在29,000美元左右时，他告诉CNBC，它可能会跌到8000美元。

采用辉瑞莫德纳疫苗技术 信使核糖核酸有望治疗心脏病

采用辉瑞莫德纳疫苗技术信使核糖核酸有望治疗心脏病（早报讯）研究人员正利用与冠病疫苗相同的技术来修复受损的心脏，以研制出世界上首款治愈心脏病患者的药物。新华社报道，《参考消息》周二（4月19日）刊登了英国《泰晤士报》网站一篇题为《冠病疫苗技术可能会带来首款治愈心脏病的药物》的报告。据介绍，伦敦大学国王学院的科学家已发现了关键的基因密码——信使核糖核酸（mRNA），它生成的蛋白质可促进生成健康的新心脏细胞。利用与辉瑞疫苗和莫德纳疫苗所使用的同样的技术，可以在心脏病发作后，把这种信使核糖核酸直接传送到心肌中。英国每年约有10万人因心脏病发作而入院。心脏供血遇阻时会引发心脏病，从而导致很多心脏细胞死亡。由于人类心脏没有自我修复能力，患者会留下永久性的疤痕，这往往会导致心力衰竭。到目前为止，这一革命性的方法已被成功用于再生受损的猪心脏，并将在两年内开始进行人体试验。领导这项研究的毛罗·贾卡教授说：“我们从出生时起心脏内就有固定数量的肌肉细胞，到我们去世时，这些细胞仍保持不变。心脏在心脏病发作后并没有自我修复能力。我们的目标是找到一种能够让存活下来的细胞增殖的治疗方法。”他说：“我们使用与辉瑞和莫德纳疫苗完全相同的技术，将微型核糖核酸注入心脏，从而促使幸存的心脏细胞增殖。新细胞将取代死去的细胞，患者不会形成疤痕，而是会产生新的肌肉组织。”伦敦大学国王学院心脏基金会卓越研究中心的贾卡团队还在研发一种疗法，以防止细胞在心脏病发作期间死亡。贾卡说：“我们已经发现了三种蛋白质，可促使心脏细胞进行自我修复，从而阻止其死亡。我们的想法是制造出这些蛋白质，这样就能在患者心脏病发作后——在救护车上或在患者到达医院时——立即给其注射这些蛋白质。”贾卡说：“如果临床试验进展顺利，这将是心脏病学史上的重磅药物。两种方法都非常令人兴奋。这将是真正的变革。这将是一个全新的领域。”发布：2022年4月20日12:29PM

无盐饮食“可将心脏病风险降低近 20%

无盐饮食“可将心脏病风险降低近20%”同类最大规模的研究表明，从膳食中去除盐可以将患心脏病和中风的风险降低近五分之一。研究已经证明，在食物中添加盐会增加患心血管疾病和过早死亡的可能性。现在，专家们已经确定，只需减少加盐的膳食次数或完全放弃加盐，即可对心脏健康产生多大的影响。研究人员发现，与那些总是在膳食中添加盐的人相比，那些从不在膳食中添加盐的人患心房颤动(AF)（一种心脏病）的可能性要低18%。过去十年，英国诊断出患有这种疾病的人数增加了50%，达到150万。投稿：@ZaiHuaBot频道：@TestFlightCN

机器学习算法现在可以快速与准确地诊断心脏病发作

机器学习算法现在可以快速与准确地诊断心脏病发作目前，诊断心脏病发作的金标准是测量血液中蛋白质肌钙蛋白的水平。肌钙蛋白在心肌受损时释放出来；水平通常在心脏病发作后3至12小时内急剧上升，大约24小时后达到峰值。世界各地的许多医院都采用了诊断路径，包括在有人因疑似心脏病发作入院时评估肌钙蛋白水平。但它们有一些局限性：它们需要固定时间收集血样，这在急诊科环境中是一个挑战；它们只将患者分为心脏病发作的低、中或高风险，而不考虑其他重要信息，如症状何时开始或心电图结果；而且，它们没有考虑到性别、年龄和合并症的影响。现在，英国的研究人员已经开发出一种基于人工智能的机器学习算法，该算法快速而准确。该算法被命名为"急性冠状动脉综合征诊断与评估协作"（CoDE-ACS），旨在计算单个患者心脏病发作的概率。研究人员使用了来自全球六个国家的10286名可能出现心脏病发作的患者的数据。除肌钙蛋白水平外，还利用病人的性别、年龄、心电图结果和病史来"教导"机器学习算法，以确定心脏病发作的概率。与现有的方法相比，研究人员发现CoDE-ACS能排除两倍以上的患者的心脏病发作，准确率达到99.6%。该算法准确地预测了各亚组的心脏病发作，包括男性和女性、老年人、有肾脏（肾脏）损伤的人或那些在症状出现后及早到医院就诊的人。研究人员说，他们的CoDE-ACS算法可以防止不太可能有心脏病发作的病人或心脏病发作后遭受心肌损伤或死亡的低风险病人不必要地入院。他们说这将使急诊治疗更有效率和效果，确定哪些病人可以安全回家，哪些需要留下来做进一步检查。"对于因心脏病发作而出现急性胸痛的患者来说，早期诊断和治疗可以拯救生命，"该研究的通讯作者尼古拉斯-米尔斯说。"不幸的是，许多疾病会导致这些常见的症状，而且诊断并不总是直接的。利用数据和人工智能来支持临床决策，对改善病人的护理和我们繁忙的急诊科的效率有着巨大的潜力"。CoDE-ACS目前正在苏格兰进行试验，以观察它是否能减少拥挤的急诊科的压力。该研究发表在《自然医学》杂志上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1359699.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1359699.htm