人工智能评估心功能(潜力巨大)
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
人工智能也有其局限性。
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。
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。
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。
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。
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。
Circulation研究提示,起搏器术后应与电子设备保持30厘米之外
每日我们都生活在一个被各种大小电子设备包围的环境中,而Circulation上发表的一项研究提醒,对于安装起搏器的人要小心了,这些设备造成的电磁干扰会不同程度影响起搏器的功能。这项研究中,研究者对暴露于不同电磁场环境的119位起搏器安装患者进行了分析。这些电磁源包括电线、家用设备、电子设备、电子娱乐设备等。扬州市第一人民医院学者:高水平血清游离甲状腺素或增加慢性心衰房颤风险
甲状腺激素是人体重要的激素,那么它在慢性心衰合并房颤中扮演什么角色?扬州市第一人民医院刘晨等研究发现,较高水平血清游离甲状腺素(FT4)或增加慢性心衰患者房颤风险。研究显示,与保持窦性心律的心衰患者相比,伴有房颤的心衰患者FT4水平明显增加。当FT4高于14.121pmol/L时,心衰并发房颤的比例明显增加。不过游离三碘甲状腺原氨酸(FT3)和促甲状腺激素(TSH)对房颤的发生无明显影响。再灌注率86%,到院至介入时间78分钟!2019年中国STEMI医疗质量控制报告
杨进刚阜外2023-09-05 09:11:260000JAMA发文称,三分之二心梗或为2型,预后堪比肿瘤,达比加群或有益?
所谓的2型心梗,根据2007年“心肌梗死再定义”专家共识所分类定义,指心肌氧需求的增加或供给减少所致的心梗,比如冠脉痉挛、冠脉栓塞、贫血、心律失常、高血压或低血压等所导致的心梗。其诊断标准主要包括:心肌坏死标志物异常,如肌钙蛋白升高;提示罹患急性冠脉综合征或非缺血心肌损伤的临床症状或迹象缺乏;鉴别由心理应激所致心肌氧供需失衡。2型心梗让人“忧心”之处有三:Heart研究:心率每增加10 次/分,心血管死亡风险增加11%
Heart上发表的一项研究显示,静息心率快及十年内静息心率增加则死亡风险高。研究发现,静息心率每增加10次/分,心血管疾病、癌症和其他原因死亡率分别增加11%、10%和20%。图1静息心率与全因死亡及某些原因死亡风险而且,在10年期间,与静息心率稳定者相比,静息心率增加>15次/分(男性)或>25次/分(女性)者死亡风险更高。杨进刚阜外2023-08-17 11:56:470000