人工智能评估心功能（潜力巨大）

人工智能能通过学习客观的临床特征如心电图等评估预测患者的心功能，在心血管疾病的临床应用中有巨大潜力。

心功能不全常常是其他心血管疾病的晚期并发症，许多患者早期不表现出任何临床症状，常常进展到晚期才出现临床症状，生存质量和寿命明显减低。而人工智能有助于刷新这种局面。

大多数分类模型是对样本进行的回顾性分析，未对受试者的预后进行追踪，而通过聚类分析，获得的特点相似分组的治疗效果和预后对疾病的危险分层和治疗有重要意义，尤其是对 HEpEF 患者尤其重要。

人工智能是通过模拟人类的学习思维过程，分析当前大数据时代下繁杂的数据，提高人类工作效率的一种工具。

此外，大多数研究受试者样本量集中于某一地区，这样获得的机器学习模型在该地区的预测效果好，但对其他地区人群的评估结果较差，模型不具有普适性。

阜外医院超声影像中心吴伟春、蔡雨琪就人工智能在心功能评估中的应用在我刊进行了阐述。

比如机器学习模型评估心功能时大多数是对超声心动图获取的数据进行标记构建机器学习模型，而获得的超声心动图质量并不完全一致，低质量的数据不能准确的预测患者的心脏功能。

虽然人工智能永远不能代替人类的理性敏锐的思维，不过人工智能打开了一扇新的门，其快速发展将会跨入心血管诊疗的新时代。

工欲善其事必先利其器，未来对于医生而言，最锐利的“器”或许就是人工智能。

人工智能在心血管疾病的多个领域广泛应用，比如对瓣膜病的严重程度评估和预后预测、预测肺动脉高压患者的预后、识别心律失常等方面。

人工智能也有其局限性。

此外，还可利用现有自动分析软件，分析超声心动图和 MRI 的图像，快速描记心内膜边界，获取心室的大小、容积、质量、功能、运动模式等。

作者介绍，目前机器学习以及机器学习的子集深度学习是人工智能最常用的子集，深度学习常用来分析临床原始数据和影像图像等，机器学习常常用于预测、评估心血管疾病的严重程度及预后。

在图像识别方面，人工智能的识别准确性很大程度依赖于图像的质量。此外，当前的人工智能模型如同一个“黑箱 ”，人们即使能理解算法的数学原理，也很难理解这些算法是如何做出决定的，人工智能无法解释黑箱内部的结构和相互之间的因果关系。

还可通过对大样本的临床数据进行学习和分析，识别心功能减低的人群、发现疾病的新的亚型、构建新的有特征性的心功能不全表型分类、判断患者的预后或者发生心功能不全的风险，辅助临床医生对患者进行个性化精确治疗。