预测心房的创新方法:多基因分数和机器学习应该在临床实践中实施吗?
Adrian M Petzl1,2, Gilbert Jabbour1,3, Julia Cadrin-Tourigny1,2
1Electrophysiology Service, Department of Medicine, Montreal Heart Institute, Université de Montréal, 5000 rue Bélanger, Montreal, QC H1T 1C8, Canada.
概括
预测心房动 (AF) 对于预防不良事件至关重要. 本综述探讨了人工智能和多基因风险评分如何改善AF预测和查,以更好地管理患者.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 遗传学 遗传学 是一个
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 预测和查心房动 (AF) 是预防不良事件的临床重要.
- 目前的AF检测方法在低风险患者和使用监视器或可穿戴设备的患者的长期管理方面面临挑战.
- 确定临床相关的AF对心脏病学界至关重要.
研究的目的:
- 审查目前关于深度学习和多基因风险评分的证据,以预测事件AF.
- 为在临床实践中实施这些预测模式提供一个未来的前景.
- 解决AF预测和查方面的局限性和改进领域.
主要方法:
- 对使用心电图进行AF预测的深度学习算法现有证据的审查.
- 对AF多基因风险评分的预测能力的分析.
- 探索整合人工智能和遗传标记等新方法,以评估AF风险.
主要成果:
- 多基因风险评分显示出AF的良好预测能力,可能为现有的临床评分增加价值.
- 人工智能在使用心电图数据的AF预测方面越来越有希望.
- 整合这些新的方法可能有助于预测AF基质严重程度和个性化管理.
结论:
- 深度学习和多基因风险评分为AF预测和查提供了有前途的进展.
- 实施到临床实践中需要解决当前的局限性和改进领域.
- 这些新的模式有可能提高AF查的有效性,并个性化患者管理.


