AI在心脏病诊疗中的应用
人工智能模型可以通过分析心电图（ECG）数据，预测患者患上结构性心脏病的风险。这个模型的数据来自非常常见的十二导联心电图（ECG），研究人员收集了1984年至2021年间在Geisinger接受护理的48万名患者的220万份心电图数据。该数据用于训练深度神经网络（DNN），以预测在没有结构性心脏病病史的患者中，哪些患者会患上这种疾病，从而使其可以从监测或治疗中受益。这个名为rECHOmmend的人工智能模型可以通过超声心动图（心脏超声）预测七种结构性心脏病中的任何一种。
在心血管疾病方面，传统的诊治过程主要依赖于医生的经验，患者的临床表现、心电图（ECG）及血液化验、影像学检查结果等。随着计算机科学的不断发展，AI技术有望基于大数据对一些具有异质性的综合征如急性冠脉综合征（ACS）进行***诊疗、对心血管相关疾病的影像结果进行智能识别；其临床应用不仅能够提高临床医师的工作效率、降低出错率，还能够通过该技术对较难诊断的病例进行疾病特征学习，并智能化地给出诊断结果和治疗方案，以提升偏远、落后地区的医疗水平。
英国诺丁汉大学的研究人员创建了一个扫描患者常规医疗数据的系统，以预测其在未来10年心脏病或中风风险。这个系统使用了AI模式识别，可以提供更准确结果预测。研究人员基于英国的378,256名患者的病历档案测试了几种不同的机器学习工具，这些病历档案记录了2005年至2015年的患者及其健康状况，包含医疗条件，处方药，医院就诊，检查结果等信息。研究人员把75%的病历送到他们的机器学习模型中，以找出10年内经历心脏病发作或中风的患者的特征。然后对其他25%的记录进行了模型测试，来检测他们预测心脏病发作和中风的准确程度如何。如果用1.0分表示100%准确度，传统预测标准得分为0.728。而机器学习模型的结果是从0.745到0.764，最佳分数来自神经网络机器学习模型:神经网络模型在7404例实际病例成功预测了4,998例，比传统方法多了355例。
刚刚,中国完成首例AI+5G心脏手术。这次手术也是AI在临床上的一次落地应用。AI+5G,第一次成功完成远程指导下的心脏病手术。手术期间的AI技术是由曾靠“贪心算法”成功追回被抢车的圣母大学计算机系终身副教授史弋宇团队提供。这次参与全国首个AI+5G手术,史弋宇筹备了一年时间,手术成功也让AI在医疗领域更加落地。
总的来说，人工智能在心脏病诊疗中的应用已经取得了显著的成果，包括心脏病风险预测、***诊疗以及心脏手术中的应用。这些应用不仅提高了医疗效率和准确性，也为患者提供了更好的就医体验和医疗服务。然而，随着人工智能技术的不断发展，还需要关注患者隐私问题以及医疗设施机构的安全性能问题。
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