人工智能和机器学习在神经心脏病学中的临床应用:综合性综述

科学领域:

• 神经心脏病学探索神经和心血管系统之间的复杂关系.
• 这个领域研究来自心脑和脑心轴的病理.

背景情况:

• 急性缺血性中风可能源于心脏问题 (心脑轴).
• 神经系统疾病可能导致心脏损伤 (脑心轴).
• 这些相互关联的疾病的有效管理对于患者的治疗结果至关重要.

研究的目的:

• 在神经心脏病学中审查人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 算法.
• 专注于AI/ML应用用于常见的心脏中风来源,未确定性中风和中风引起的心脏病.
• 评估AI/ML在预测,识别,预后和管理方面的有效性.

主要方法:

• 识别广泛使用和新兴的AI/ML算法.
• 在特定的神经心脏病学子领域对AI/ML应用的分析.
• 关于AI/ML在中风和心脏病中的现有文献的综述.

主要成果:

• 许多AI/ML算法在神经心脏病学中表现出高精度和效率.
• 集成的AI/ML工具在疾病预测,识别,预后和管理方面显示出更好的有效性.
• 有前途的AI/ML研究正在阐明密码性中风的心脏原因,改善治疗和预防.

结论:

• 人工智能/肌痛性脑脊髓炎具有很大的潜力,可以推进神经心脏病学,提供更全面的医疗保健.
• 这些技术可以增加获得公平医疗保健的机会,并改善患者的治疗结果.
• 为了更广泛的临床整合,需要对AI/ML算法进行进一步的开发和培训.