对心血管疾病检测人工智能方法的全面调查:最近的进展和未来的挑战

科学领域:

• 心血管医学 心血管医学
• 医疗保健中的人工智能
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 心血管疾病 (CVD) 是一个重大的全球健康挑战,需要先进的诊断和治疗策略.
• 传统的CVD诊断依赖于临床评估,实验室测试和成像,这可能是耗时和资源密集的.
• 新兴的人工智能技术,特别是ML和DL,在彻底改变心血管疾病检测和管理方面表现有前途.

研究的目的:

• 研究人工智能的应用,特别是ML和DL,以提高心血管疾病的诊断和管理.
• 分析目前基于人工智能的方法,利用心血管疾病的电子健康记录 (EHR) 和心电图 (ECG) 数据.
• 确定需要改进的领域,并提出人工智能对心脏健康的未来研究方向.

主要方法:

• 审查和分析目前基于AI的CVD诊断和管理方法.
• 专注于ML和DL算法,包括基于特征的ML,卷积神经网络 (CNN),循环神经网络 (RNN) 和混合模型.
• 利用电子健康记录 (EHR) 和心电图 (ECG) 的数据用于AI模型开发和验证.

主要成果:

• 包括ML和DL在内的AI技术显示出对心血管疾病的准确和增强预测有很大的潜力.
• 基于特征的ML,CNN,RNN和混合模型在使用各种数据集和传感器的自动疾病检测中是有效的.
• 人工智能与EHR和ECG数据的整合可以改善心血管疾病管理和患者的治疗结果.

结论:

• 人工智能,ML和DL对于促进心脏健康和改善心血管疾病诊断至关重要.
• 需要进一步的研究来完善人工智能诊断工具和治疗方法,以获得更好的患者结果.
• 人工智能在重新思考心血管疾病诊断和治疗方面发挥着关键作用,为未来的创新铺平了道路.