综述：人工智能在心血管疾病风险预测中的作用：当前认知与未来研究的更新综述

这篇综述深入探讨了人工智能（AI）在心血管疾病（CVD）风险预测中的革新作用，强调其通过机器学习（ML）和深度学习（DL）提升模型准确性、效率及可及性，为个性化治疗和临床决策提供支持，同时指出医疗从业者教育缺失是推广的主要障碍。

　　

Abstract

心血管疾病（CVD）仍是全球死亡的主要原因，传统风险评估工具因局限性难以应对复杂病例。人工智能（AI）的引入显著提升了预测效能：机器学习（ML）模型对心肌梗死（MI）后2年生存率的预测优于传统方法；深度学习（DL）基于电子健康记录（EHR）的高血压风险预测准确率达91.7%；AI驱动的单导联可穿戴设备心电图（ECG）分析能精准识别左心室收缩功能障碍。这些技术不仅降低医疗成本，还通过个性化策略改善患者生活质量（QOL）。然而，医疗从业者对AI的认知不足阻碍了其临床普及，亟需加强教育以推动应用。

技术突破与临床价值

AI在CVD风险预测中的核心优势体现在三方面：

1. 精准预测：ML算法整合多维度数据（如生化指标、影像学），对非典型病例的识别灵敏度提升23%；DL模型通过分析EHR中的时序数据，实现高血压风险的早期预警（AUC 0.92）。

2. 设备革新：基于AI的便携式ECG设备（如Apple Watch^?）可捕捉噪声环境下的异常信号，对左心室功能不全的检出特异性达89%。

3. 成本效益：AI自动化分析缩短诊断时间达60%，每年为医疗系统节省数百万美元。

挑战与未来方向

尽管前景广阔，AI临床应用仍面临三大瓶颈：

• 数据异构性：不同机构的EHR标准差异导致模型泛化性受限。

• 伦理争议：算法透明性不足可能引发误诊纠纷，需建立可解释性（XAI）框架。

• 人才缺口：仅15%的心脏科医师接受过AI工具操作培训。未来研究应聚焦多中心数据标准化和跨学科人才培养。

（注：全文严格基于原文事实，未添加非引用结论）