人工智能在评估心脏功能方面的现状

《Current Cardiology Reports》：Current State of Artificial Intelligence in Assessing Cardiac Function

AI技术在不同医学影像和文本数据中显著提升心血管疾病筛查与诊断能力，尤其在资源有限地区实现可扩展筛查，并推动临床决策智能化转型。

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摘要

综述目的

准确、及时地量化心脏功能对于心血管疾病的诊断、管理和监测至关重要。本综述综合了人工智能（AI）在心血管医学主要数据模式中的应用进展，这些数据模式包括心电图（ECG）、超声心动图、心脏CT/MRI以及电子健康记录（EHR）中的临床文本。

最新研究进展

最先进的深度学习算法现已能够通过多种数据模式实现对心脏疾病的高度精确评估。这些模型在检测亚临床心血管疾病、隐匿性疾病病因以及常规方法难以发现的室性功能障碍方面表现出色。最近的随机对照试验表明，AI模型在从心电图中识别心肌梗死、从窦性心律心电图中识别隐匿性心房颤动以及从超声心动图中量化左心室射血分数方面，可以与临床医生相媲美甚至超越他们的表现。同时，基础模型和多模态架构的出现正在加速高效的学习过程，实现了自动化报告生成，并促进了在不同临床环境中的大规模人群筛查。

总结

人工智能（AI）正从概念验证阶段向成为心脏病学中不可或缺的临床工具转变。强大的多中心验证、开源代码的透明度以及前瞻性试验对于验证其普遍适用性和量化患者层面的益处至关重要。随着基础模型的成熟和多模态学习的普及，AI将实现可扩展的筛查、精准的表型分析以及更加公平的心血管疾病护理——尤其是在资源有限的环境中——同时让临床医生能够重新专注于以患者为中心的诊疗实践。

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