改变心血管风险预测:对机器学习和人工智能创新的审查
Dimitrios-Ioannis Kasartzian1, Thomas Tsiampalis1
1Department of Nutrition and Dietetics, School of Physical Education, Sports and Dietetics, University of Thessaly, 42132 Trikala, Greece.
Life (Basel, Switzerland)
|January 25, 2025
概括
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 通过整合各种数据,提供先进的心血管疾病 (CVD) 风险预测. 这些技术有望提高精准医学,但需要标准化用于临床使用.
科学领域:
- 心血管医学 心血管医学
- 医疗人工智能的人工智能
- 机器学习在医疗保健中的应用
背景情况:
- 心血管疾病 (CVD) 是全球主要的健康负担.
- 传统的风险模型在捕捉复杂的风险因素和利用广泛的医疗保健数据方面存在局限性.
- 新兴的AI和ML技术为风险预测提供了新的方法.
研究的目的:
- 审查AI/ML在心血管疾病风险预测方面的进展.
- 分析这些技术的优势,局限性和临床整合挑战.
- 为未来的研究和标准化提供建议.
主要方法:
- 在心血管疾病风险预测中对AI/ML应用进行系统审查.
- 对AI/ML模型数据集成能力的分析.
- 评估临床实施障碍和促进因素.
主要成果:
- 人工智能/ML模型显示了动态和可扩展的心血管疾病风险评估的潜力.
- 这些方法可以整合各种数据类型,提高预测准确度.
- 在标准化,验证和临床采用方面仍然存在重大挑战.
结论:
- 在心血管风险预测方面,AI/ML代表了一个范式的转变.
- 进一步的研究和标准化对于实现AI/ML在精密心血管医学中的潜力至关重要.
- 临床整合需要解决技术和监管障碍.


