人工智能在心脏病诊断中的应用
心脏病是指心脏的结构或功能发生异常，包括冠心病、风湿性心脏病、心肌炎、先天性心脏病、肺心病等多种类型。在中国，心脏病发病率呈上升趋势，2013年城市居民死亡原因中心脏病位于第三位，占比为21.45%。
人工智能技术在心脏病诊断中的应用主要包括以下几个方面：
心脏病预测：人工智能可以通过信息处理、算法辅助等方式帮助医生进行心脏病的预测。例如，美国谷歌公司的科学家们设计了一种借助眼底图像评估个体患心脏病风险的方法，该方法能够从病人眼底图像中准确地推断多项包括年龄、血压以及是否吸烟等心脏病风险因素数据，从而预测个体心脏病的发病风险。
心电图自动诊断：心电图是心血管疾病最简单、快捷、经济的临床检查方法。但是，由于心电图是一种连续时间信号，而异常信号是隐藏在其中的，判读时需要医生非常细心，医生在长时间工作后漏诊的风险较大。为了解决这个问题，深圳市凯沃尔电子有限公司研发了一款基于人工智能技术的心电图自动分析和诊断系统，该系统既能够对常规的静态心电图进行自动分析并给出诊断报告，也能够处理动态心电图。
手术治疗：人工智能在心脏手术治疗中的应用主要是通过机器学习预测心血管疾病发病风险，以及通过深度学习算法更准确地预测心血管疾病发病风险。
无症状性房颤的筛查：房颤的临床症状多变且无特异性，部分患者甚至无任何临床症状。对于无临床症状，通过心电检测方法发现的房颤被称为无症状性房颤，又称为沉默性房颤。美国学者进行的一项研究纳入了166例佩戴智能手表、手机连接AliveCor（一种心电图设备）的房颤患者，通过在两个数据流上训练机器学习算法，研究人员已让智能手表初步“学会”了如何识别房颤。
儿童先天性心脏病心音听诊筛查：先天性心脏病（CHD）是最常见的出生缺陷，其严重程度取决于畸形大小及复杂程度，部分患儿因延误诊断、错过最佳手术时期，可能会出现一系列不可逆并发症。本研究旨在借助人工智能（AI）技术探索儿童CHD筛查的新算法，提高儿童CHD的筛查检出率。
人工智能在心脏病诊断中的应用具有以下优势：
提高诊断准确性：人工智能技术可以通过深度学习模型提取与血流动力学相关的必要形态特征，从而建立特定“心血管树”压力分布与形态特征之间的联系，提高诊断准确性。
提高工作效率：人工智能技术可以快速自动获取心电图报告，并据此判别患者心脏状态，再辅以患者其他临床资料可作出准确的病因、病情诊断，提高工作效率。
辅助医生诊断：人工智能技术可以协助医生进行疾病预测，辅助医生进行高难度的心脏手术等，降低医生判断的难度与工作量。
自我检测：智能心脏病诊断系统可以快速自动获取心电图报告，并据此判别患者心脏状态，有利于患者进行家庭自我检测。
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