推进血管外科手术:人工智能和机器学习在治疗状动脉狭窄症中的作用
Ana Daniela Pias1, Juliana Pereira-Macedo2, Ana Marreiros1
1Faculdade de Medicina e Ciências Biomédicas da Universidade do Algarve, Faro, Portugal.
Portuguese journal of cardiac thoracic and vascular surgery
|January 17, 2025
概括
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在彻底改变动脉狭窄 (CS) 管理. 这些技术提高了诊断准确性和风险分层,从而改善了血管外科手术中的患者护理.
科学领域:
- 血管外科 血管外科
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 心血管疾病每年造成1770万人的死亡.
- 由于动脉样硬化斑块造成的动脉狭窄 (CS) 是中风的主要危险因素.
- 精确的CS诊断和管理对于预防脑血管事件至关重要.
研究的目的:
- 审查AI和ML对CS诊断,风险分层和管理的影响.
- 探索人工智能增强成像技术的进步,以识别斑块脆弱性.
- 评估ML在识别罪动脉和改善患者管理方面的潜力.
主要方法:
- 关于AI和ML在脑外CS应用的综合文献综述.
- 在PubMed和SCOPUS上搜索过去二十年相关的英语出版物.
- 包括交叉引用的科学文章.
主要成果:
- 人工智能增强的成像,特别是深度学习,提高了诊断准确性,用于动脉斑块脆弱性.
- 临床因素与人工智能系统的整合提高了风险分层的精度.
- 在识别罪动脉和改进CS分类方面,ML模型显示出前景.
结论:
- 人工智能和机器学习代表了血管外科的转型性进步,用于CS管理.
- 这些技术显著提高了诊断准确性和风险评估,使个性化患者护理成为可能.
- 尽管在验证和数据隐私方面存在挑战,但人工智能和机器学习具有提高临床决策的巨大潜力.
