人工智能和数字双胞胎用于个性化的高血压风险预测
Akhil Naik1, Jakub Nalepa2, Agata M Wijata3
1Data Science Research Centre, Liverpool John Moores University, Liverpool, L3 3AF, UK; Liverpool Centre for Cardiovascular Science at University of Liverpool, Liverpool John Moores University and Liverpool Heart & Chest Hospital, Liverpool, UK.
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 通过整合各种数据提供先进的方法来预测高血压风险. 解决数据质量和模型透明度等挑战对于临床采用和个性化预防至关重要.
科学领域:
- 心血管医学 心血管医学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 高血压是一个主要的全球健康问题,与心血管疾病有关.
- 当前的风险预测模型往往缺乏个体变异性,需要先进的方法.
- 在高血压管理中,对数据驱动方法的需求正在增长.
研究的目的:
- 审查人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在高血压风险预测中的应用.
- 探索临床,生活方式和遗传数据的整合,以提高预测.
- 确定人工智能在个性化高血压护理中的挑战和机会.
主要方法:
- 关于AI/ML应用在高血压风险预测中的当前文献的综述.
- 数据来源的分析,包括临床,生活方式和遗传因素.
- 检查新兴技术,如可穿戴设备和数字双胞胎.
主要成果:
- 通过利用综合数据,AI/ML在改善高血压风险预测方面表现有前途.
- 挑战包括数据标准化,数据集质量,模型可解释性和类不平衡.
- 可穿戴技术和数字双胞胎为个性化健康建模提供了潜力.
结论:
- 人工智能和机器学习对于个性化的高血压预防和管理具有变革性的潜力.
- 解决可重复性和透明度是成功临床整合的关键.
- 通过动态健康建模提供个性化护理是未来的重要方向.
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