人工智能在以图像为指导的心房的护理中
Yiheng Lyu1,2, Mohammed Bennamoun1, Naeha Sharif1
1Department of Computer Science and Software Engineering, School of Physics, Mathematics and Computing, The University of Western Australia, Perth, WA 6009, Australia.
Life (Basel, Switzerland)
|September 28, 2023
概括
人工智能 (AI) 通过自动化心血管图像分析进行细分和分类来增强心房动 (AF) 管理. 人工智能提供了与专家可比的精度,改善了诊断和预后.
科学领域:
- 心血管成像 - 心血管成像
- 人工智能在医学中的应用
- 心脏电生理学 心脏电生理学
背景情况:
- 心房动 (AF) 与心脏导电异常和心房/肺静脉重塑有关.
- 心血管成像 (心声学,CT,MRI) 对于AF管理至关重要,提供解剖学背景和指导治疗.
- 解释这些图像需要大量的人类专业知识,突出了对自动化解决方案的需求.
研究的目的:
- 审查人工智能 (AI) 在心血管图像分析中的好处,以改善心房患者的临床护理.
- 在关键的图像导向AF管理步骤中详细介绍AI应用程序:细分和分类.
- 讨论挑战,并指导未来的AI整合到临床实践的研究.
主要方法:
- 对AF中图像细分的最先进的人工智能方法的审查.
- 分析影响AI细分性能的因素.
- 在AF诊断和通过图像分类预后AI应用的概述.
主要成果:
- 人工智能展示了在AF中以专家级精度自动化心血管图像分析的潜力.
- 人工智能增强了细分和分类过程,这对于图像引导的AF管理至关重要.
- 人工智能应用在改善AF诊断和预测患者结果方面表现有前途.
结论:
- 通过自动化心血管图像分析,人工智能显著有利于心房的患者护理.
- 需要进一步的研究来应对当前的挑战,并促进AI在AF管理中的更广泛的临床采用.
- 人工智能集成有望为心房动提供更精确,更有效的诊断,预后和治疗策略.
