机器学习在心血管疾病调查和翻译中的新兴作用
Bruce R Stevens1, Carl J Pepine2
1Department of Physiology and Functional Genomics, University of Florida College of Medicine, Gainesville, FL, USA.
概括
机器学习 (ML) 和超级计算机正在彻底改变心血管疾病 (CVD) 研究,提供新的预防,治疗和诊断工具. 这篇概述向心血管专家介绍了这些进展.
科学领域:
- 心血管医学 心血管医学
- 人工智能的人工智能
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 超级计算和机器学习 (ML) 的快速进步正在为心血管疾病 (CVD) 提供重要的见解.
- 随着COVID-19的流行,ML在心血管研究中的发展和应用加速了.
- 对于这些新兴的计算工具,心血管专家之间存在现有的知识差距.
研究的目的:
- 提供ML在心血管疾病中的应用的简要概述.
- 突出ML对心血管疾病预防,治疗和诊断的转化影响.
- 让心血管专家熟悉ML在他们的领域的潜力.
主要方法:
- 关于心血管研究中机器学习应用的最新文献的综述.
- 与CVD预防,诊断和鼻科学中ML相关的发现的综合.
- 讨论对临床实践的实际影响.
主要成果:
- ML正在推动对心血管疾病预防和治疗策略的新方法.
- 使用ML的新客观诊断工具正在出现,用于心血管疾病.
- ML为重新评估心血管疾病的基本分类 (鼻科) 提供了机会.
结论:
- 机器学习代表了心血管医学的范式转变.
- 了解和整合ML工具对于心血管保健的未来至关重要.
- 这些进展有望通过改进的诊断和个性化治疗来提高患者的治疗结果.
