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人工智能發展應用的趨勢分析

2021-12-10點擊量：373

隨著專家們更多地了解大數據和智能算法的可能性，人工智能(AI)已經呈現出許多新的形態和應用趨勢。因此，今天的人工智能市場由久經考驗的智能技術與新的優化和先進的人工智能組成，這些技術正在慢慢改變我們的工作和日常生活方式。2021年有哪些對AI的未來最讓人興奮的應用趨勢呢？人工智能應用的5大趨勢1.智能和超級自動化的業務流程憑借其基于智能編程和算法遵循基本任務和例程的能力，人工智能正逐漸嵌入組織自動化其業務流程的方式中。AIOps和MLops是AI和自動化的常見用例，但AI可以在企業中實現自動化的廣度和深度正在迅速增長。全球數字服務和咨詢公司Infosys的高級副總裁BaliDR認為，人工智能正在朝著一定程度的超級自動化（hyper-automation）發展，部分原因是為了應對疫情爆發導致的人工數據和程序的意外變化。根據Gartner的定義，超級自動化是將機器人流程自動化（RPA）、智能業務管理（IBMPS）、人工智能及高級分析集合到一起。由AI和ML拓展的RPA成為超級自動化的核心賦能技術。將RPA和AI技術結合起來，為自動化提供了強大影響力和靈活性，使之能夠在此前從未成功過的地方實現自動化：依賴于非結構化數據輸入的無記錄流程。"我們正處于人工智能的第二個拐點——從消費級人工智能走向企業級人工智能。"DR認為，"由于過度依賴手動程序，例如航空業的大規模重新安排、銀行前所未有的貸款申請等，這些行業現在正在轉向將機器人流程自動化與現代機器學習相結合的超級自動化，以確保他們可以更好地應對未來的劇烈變化。"盡管AI自動化仍主要限于面向任務的自動化，工具方面幾乎不需要想象或猜測，但一些專家認為，我們正在向更多智能自動化的應用靠攏。知名分析和人工智能軟件公司SAS的人工智能總監DavidTareen對智能自動化的未來有以下看法："智能自動化將是未來發展的一個重要領域，"Tareen說，"就像我們自動化的生產制造一樣，我們將大量使用人工智能來實現知識工作的自動化。"復雜性來自于知識工作具有高度的可變性。例如，一個企業會以不同的方式接收關于他們的產品或服務的反饋，而且通常也使用不同的語言。人工智能需要實時接受、理解和修改流程，然后才能實現知識工作的自動化。2.強調負責任的人工智能開發由于大數據的深度和人工智能對它的依賴，不道德或準備不充分的數據總是有可能進入人工智能訓練數據集或模型。隨著越來越多的公司認識到創建以合規和合乎道德的方式開展AI業務的重要性，許多AI開發人員和服務提供商開始為其客戶提供負責任的AI解決方案。人工智能和混合云公司H2O.ai的營銷高級副總裁ReadMaloney，解釋了到底什么是負責任的人工智能，以及企業為改善其人工智能道德而采取的一些不同舉措。"人工智能創造了令人難以置信的新機會來改善世界各地人們的生活，"Maloney說，"我們將降低風險的責任作為我們工作的核心，因此在我們的AI解決方案中建立公平性、可解釋性、安全性和隱私性是關鍵。"可解釋的AI和可解釋的ML：能夠在模型開發后對其進行解釋，并提供透明的模型架構，讓人類用戶既能理解數據又能信任結果。有道德的人工智能：在機器學習預測中提供社會學上的公平性（即一類人是否被不平等地加權，并消除人類的歷史偏見）。安全的AI：調試和部署ML模型，將安全和隱私放在首位。以人為本的人工智能：人工智能從人類輸入和協作中不斷學習。由于人工輸入并彌合了人與機器之間的差距，系統正在不斷改進。合規性：確保人工智能系統符合相關監管要求或法規。公司正在探索多種方法來讓他們的AI更負責任，大多數公司都從清理和評估數據集和現有AI模型開始。數據庫解決方案公司InfluxData的物聯網產品管理總監BrianGilmore認為，模型和數據集管理的最佳選擇之一是分布式賬本技術（DLT）。"隨著人們對AI的道德和文化影響的關注逐漸增強，一些企業開始投資于輔助但重要的技術，這些技術利用共識和其他信任保障系統作為AI框架的一部分，"Gilmore說，"例如，分布式賬本技術為模型和訓練數據的完整性可審計證明提供了一個平臺。"DLT的去中心化所有權、訪問權限分配和共享責任可以為AI開發和應用帶來全面的透明度。困境在于營利性公司是否愿意參與社區模式，以透明度換取消費者對人工智能等關鍵任務的信任。3.人工智能模型在解決全球問題方面的潛力到目前為止，人工智能最常用于優化業務流程并為消費者自動化一些家庭日常事務。然而，一些專家開始意識到人工智能模型在解決全球問題方面的潛力。H2O.ai的ReadMaloney與來自不同行業的人合作，集思廣益，探討如何將人工智能用于更大的利益。"我們與許多志同道合的客戶、合作伙伴和組織合作，解決教育、保護、醫療保健等方面的問題，"Maloney說，"AIforgood不僅是我們工作的基礎，包括當前在氣候變化、野火和颶風預測方面的工作，而且我們看到越來越多的AI用于良好的工作，使整個AI行業的世界變得更美好。"目前，利他主意的人工智能的一些最令人興奮的應用現在正在早期教育中實施。例如，人工智能驅動的醫療保健和教育公司DMAI的首席執行HelenThomas提供了一種人工智能驅動的產品，以確保學齡前兒童獲得所需的教育，盡管可能會遇到大流行的挫折：除了包括成本和入學機會在內的學前教育預先存在的障礙之外，最近的研究結果表明，在COVID-19大流行期間出生的兒童的智商得分低于2020年1月之前出生的兒童，這意味著幼兒對上學的準備比以往任何時候都少前。"DMAIDBA動物島學習冒險(AILA)正在通過人工智能改變這一點。利用認知AI以一致和重復的格式提供適當的課程，支持自然學習模式。"Thomas說。4.AIoT：人工智能和物聯網協同工作物聯網（IoT）設備在企業和個人用戶中變得非常普遍，但許多科技公司仍在努力解決的是如何從這些設備不斷流入的數據中收集可操作的見解。AIoT（人工智能物聯網），或將人工智能與物聯網產品相結合的想法，是一個開始解決這些未使用數據池的領域，賦予人工智能快速、智能地轉換這些數據的能力。AIoT融合AI技術和IoT技術，通過物聯網產生、收集來自不同維度的、海量的數據存儲于云端、邊緣端，再通過大數據分析，以及更高形式的人工智能，實現萬物數據化和智聯化。工業AI解決方案公司AspenTech的高級副總裁兼AIoT總經理BillScudder認為，AIoT是實現更智能、實時業務決策的最關鍵領域之一。Forrester指出，在企業內部收集的所有數據中，多達73%未被使用，這凸顯了物聯網的一個關鍵挑戰。隨著連接設備的數量不斷增加（例如，在工業物聯網環境中），從這些設備收集的數據量也在增加。"這導致了許多行業都出現了一種趨勢：需要結合人工智能和物聯網。原因如下：物聯網允許連接設備從各種來源創建和傳輸數據，人工智能可以更進一步，將數據轉化為可操作的見解，以推動更快、更智能的業務決策。這使得對AIoT的需求呈上升趨勢。"Scudder說。5.決策智能的出現決策智能(DI)是最新的人工智能概念之一，通過使用AI模型來分析廣泛的商業數據集，它使許多當前的業務優化更進了一步。這些分析用于預測從產品到客戶再到供應鏈的各個方面的未來結果。商業AI解決方案提供商Peak公司的數據科學團隊負責人SorchaGilroy解釋說，盡管決策智能是一個相當新的概念，但由于其詳細的商業智能（BI）產品，它已經受到大型企業的青睞。"決策智能是一種新的軟件類別，可促進人工智能的商業應用，為用戶提供預測洞察力和推薦行動。"Gilroy說，它以結果為中心，這意味著解決方案必須滿足業務需求才能被歸類為DI。經過Gartner和IDC的認可，決策智能有可能成為世界上最大的軟件類別，并已被企業在各種應用案例中使用，從個性化購物者體驗到簡化復雜的供應鏈等等。眾所周知，耐克、百事可樂和ASOS等品牌已經在使用DI。本文由培訓無憂網長沙牛耳教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加長沙大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：1503333605010...

人工智能在心血管疾病特定領域的應用

2021-12-10點擊量：358

人工智能（artificialintelligence，AI）是基于計算機科學來模擬人腦學習知識、儲存知識、思考規劃的思維過程的一種技術。人工智能包括一系列技術：機器學習（machinelearning，ML）、深度學習（deeplearning，DL）、自然語言處理（NLP）、認知計算、計算機視覺和機器人等。近年來，人工智能技術發展突飛猛進，自動駕駛、人臉識別、文本處理等已經出現在我們的生活領域。然而，與金融技術、信息技術和航空航天等其他行業相比，人工智能在醫療領域的應用速度相對緩慢。目前，人工智能在心臟病學中的應用主要包括兩個方面，一是基于電子健康記錄和醫學圖像等來源的ML/DL、NLP和認知計算等，另一個代表是介入機器人。人工智能在心血管疾病特定領域的當前和未來應用：（1）超聲心動圖超聲心動圖可以便捷、及時、經濟地評估心臟結構和功能，在診斷和評價心血管疾病方面有重要價值。然而，超聲心動圖在圖像質量和診斷效用方面仍存在相當大的變異性。超聲心動圖仍然高度依賴于操作者的經驗，因此，通過人工智能，可以進行增強和標準化超聲心動圖評價。隨著ML方法的成熟，包括卷積神經網絡用于圖像分類，臨床超聲心動圖數據的累積量增加，給超聲心動圖人工智能平臺的研發提供了充足的機會。這方面的創新可以通過自動測量、病理特征（瓣膜疾病、局部室壁運動異常、心肌病）的識別在治療中快速應用，可以改進和標準化目前流程。超聲心動圖人工智能研究的優勢和前景在于識別可能提示亞臨床疾病或預后的細微或未被識別的影像學特征。盡管人工智能模型的性能一直在持續改善，但要承認的是，人工智能必須克服一些重要的挑戰，才能安全地應用于臨床實踐。與任何模型一樣，研發數據的質量和臨床特征是必須的參考因素。超聲心動圖相關的數據數量大且復雜，一個強大的超聲心動圖人工智能平臺將需要對大量研究進行培訓和驗證，這些研究包括廣泛的臨床特征、病理特征、超聲機器供應商和圖像質量等。目前關于超聲心動圖人工智能的研究通常存在樣本規模小，受機構、地理因素、超聲心動圖機器品牌限制等，這就可能存在過度融合和限制平臺通用性的風險。此外，目前超聲心動圖研究很大程度上依賴于人的解釋，人在解釋和測量方面存在內在的差異性。超聲心動圖人工智能代表了一個激動人心的機會，它將徹底改變臨床實踐。經過驗證的超聲心動人工智能模型將有能力提高質量，進行即時醫療決策，并促進公平獲得診斷評價。預計超聲心動圖人工智能將影響患者診治，期待相關改善臨床結果和成本效益的臨床研究。（2）心臟核醫學與心臟病學的其他學科不同，人工智能技術已經被納入心臟核醫學的一些常規操作。人工智能算法已被應用于圖像處理，允許進行完全自動的單光子發射計算機斷層掃描（SPECT）、心肌灌注成像（MPI）運動校正、重建、量化和高水平分析。商業化和美國食品藥物管理局批準的圖像軟件已經納入正常心肌灌注分布的數據庫，為專家讀者提供計算機輔助診斷工具，用于識別低灌注心肌。這些類型的自動化，機器學習的數字圖像數據，以及人工智能算法的SPECTMPI數據，單獨使用或者結合臨床特點，進一步提高了冠心病診斷的預后判斷價值，為是否血運重建提供合理的臨床決策依據。1）提高診斷性能：在一項單中心研究中，ML算法包含成像變量（通過定量軟件進行的靜息和壓力SPECT的灌注缺失、缺血變化和射血分數變化）在總體患者診斷準確性方面優于單個定量成像參數（86%vs81%；P＜0.01）。ML算法檢測阻塞性CAD的曲線下總面積（AUC）（0.92±0.01）也顯著高于兩個人工讀片者（0.87±0.01和0.88±0.01；P＜0.05）。使用不同的數據集，同一組人創建了集成臨床和成像變量（由自動化軟件生成的總灌注不足[TPD]）的人工智能算法。研究證明ML（87.3%±2.1%）的準確性高于一個或者兩個專家讀片者（82.1%±2.2%）或自動TPD（82.8%±2.2%）。在檢測檢測阻塞性CAD方面有更高的敏感性。一項1638名參與的多中心研究顯示：無已知CAD的患者使用SPECT掃描儀也發現與傳統相比，深度學習（DL）利用原始和定量的MPI極地圖的AUC值均更高。基于這些研究，人工智能算法在預測梗阻性CAD方面比目前的臨床方法提高了約2.5%。其他研究發現一致，與專家醫師視覺分析相比，訓練有素的神經網絡在識別特定冠狀動脈狹窄病變引起的低灌注分布方面具有類似的良好性能。2）治療和預后預測：在首次MPI掃描后90天內進行相關侵入性血管造影的713例SPECTMPI研究中，人工智能方法也被用于預測疑似CAD患者的早期血運重建。通過ML算法對幾個自動衍生的影像學變量和臨床參數進行整合，包括性別、高血壓和糖尿病史、基線心電圖ST段壓低、運動心電圖和臨床變化（總共33個變量），以預測血運重建事件。ML預測血流量重建的AUC（0.81±0.02）與單個醫生的AUC（0.81±0.02）相近，優于另一個醫生的AUC（0.72+0.02；P＜0.05）。因此，在本研究中，ML在預測MPI后早期血運重建方面與有經驗的醫生相當或更好。在預后方面，Betancur等人研究了2619例SPECTMPI患者，并將28個臨床、17個壓力測試和25個成像變量（包括TPD）整合到人工智能算法中來預測主要心臟事件。在超過（3.2+0.6）年的隨訪中，他們比較了AUC對以下結果的預測：ML與所有可用數據（MLcombined）、ML與僅影像學數據（ML-imaging）、5分制診斷（內科診斷）、自動化定量成像分析（負荷TPD和缺血性TPD）。他們發現，ML聯合組的MACE預測顯著高于ML成像組（AUC,0.81vs0.78；P＜0.01）。ML組合模型的預測精度也高于內科診斷、自動壓力TPD和自動缺血TPD（AUC，分別為0.81vs0.65、0.73和0.71；P＜0.01）。與醫生的診斷相比，聯合治療的風險重分類為26%（P＜0.01）。基于他們的研究結果，建議人工智能可以整合臨床和影像數據，對接受SPECTMPI的患者進行個性化MACE風險計算。3）人工智能驅動的結構化報告CDS。人工智能驅動的算法也被納入了第一個也是唯一一個獲得美國食品和藥物管理局批準的核成像軟件，使用CDS工具和自然語言自動生成報告。該系統集成了超過230條規則、可逆性、功能和患者人口學特征，包括俯臥位與仰臥位、衰減校正與未衰減校正的圖像結果以及質量控制數據等額外信息。一項對1000名患者的研究驗證了這種人工智能驅動的報告系統檢測CAD，結果顯示人工智能驅動的結構化報告與9名專家對CAD缺血印象之間的一致性沒有顯著差異。定量工具已經在核心臟病學的實踐中常規使用，但結合多種特征和臨床數據的更高水平的工具還不普遍。最近的研究表明，在臨床實踐中有很高的應用潛力。除了精煉和構建研究以提高診斷和預后，即將到來的人工智能在核心臟病學的重點應該包括開發人工智能驅動算法，以幫助臨床決策的適宜性測試、選擇測試、調度、工作流優先級、協議、報告和患者管理。這些發展不會取代醫生和其他衛生保健專業人員的角色，但將為他們提供高度精確的工具，以更一致的方式檢測疾病，風險分層，并優化針對患者的管理。（3）電生理學在電生理學中集成AI的幾個重要機會包括數據管理（如何允許管理大量患者數據）、數據解釋（如何復雜數據專家解釋的大眾化），以及多種模式獲取的數據的實時集成。此外，使用人工智能增強、經濟效益獲得的電生理學數據（如ECG）不斷的發展、的發現表明，篩查通常與心電圖無關的疾病的能力可能為改善人口健康提供可擴展的機會。目前電生理學的主要爭論之一是如何將動態獲得的心電圖納入臨床實踐。一些工具，包括可植入記錄儀和面向消費者的智能手機或支持智能手表的心電圖設備，在許多情況下，在被確定為已知的心血管疾病患者之前，允許對人群進行更具成本效益的篩查。例如，個人可以通過互聯網購買自己的心電圖設備，記錄自己的心電圖，然后需要對這些數據進行準確的解釋。盡管能夠準確和自動解釋這些心電圖的系統已經得到了改進，但仍然存在假陽性或假陰性的風險。閱讀心電圖的專業知識被下放到基層醫療機構，使得ECG的獲得變得更加方便。初步數據表明，人工智能技術可能進一步改善這些心電圖的解讀，并為那些需要看醫生（包括心臟病專家或電生理學家）的人提供合適的分流。然而，目前還無法在人口水平上評價計算的需要和效力。電生理學的另一個當前問題是如何更好地促進復雜的電生理學數據的解釋。例如，Q-T間期的測量對于識別那些有猝死風險或抗心律失常藥物毒性風險的人很重要，但已經發現其變異性大，即使在心臟病學專家和一些電生理專家的評價一致性中也存在。初步數據表明，DL人工智能技術可能有助于僅從心電圖圖像識別特定Q-T間期帶來的風險。此外，利用專家級Q-T解釋來訓練神經網絡可能有潛力提高非電生理學家和非心臟病學家的解釋準確性。這些原則適用于其他電生理數據，如心律失常心腔圖的解釋。當前電生理學的另一個主要機遇是如何整合通常多種不同的，互補但單獨獲得的數據，以促進對特定患者治療的正確解釋和優化。在心律失常患者接受侵入性電生理檢查和消融術時，術前影像的組合（如磁共振成像評估瘢痕分布、心電圖評估心律失常的起源）和術中成像（如心臟內的超聲心動圖、透視）可用來優化治療。然而，由于這些數據都是在通過不同技術不同時間點獲得的。最近的數據表明，人工智能技術可以促進數據集成，這反過來可以幫助醫生更有效率，或者更有效地識別和定位與患者病情相關的部位。最后，將人工智能技術應用于電生理數據的一個主要機會不僅是大眾化、規模化和促進數據的準確解釋和合成的能力，而且是通過非人類可解釋的見解來改善人口健康的能力。這一原則的關鍵在于心電圖可能包含一些人類無法輕易理解的微妙之處。舉個例子，有研究顯示，僅使用心電圖來識別低EF的可能，并且有高精確度，又有幾個其他條件可能同樣從心電圖識別，從而提高風險分層人口水平可伸縮的、低成本的方式。因此，從心電圖中識別診斷不足、有可能治療的疾病的能力具有成本效益的改善人口健康問題。（4）冠心病檢測與預后急性冠脈綜合征（ACS）是冠心病最危急的類型，通常根據心電圖和生物標志物分為ST段抬高心肌梗死（STEMI）、非ST段抬高心肌梗死（NSTEMI）和不穩定型心絞痛（UAP）。快速心電圖評估進行診斷對STEMI的及時治療至關重要。通過單導智能手機平臺，快速診斷現已被證明是可行的。這項技術可以廣泛傳播，并與ML相結合，對STEMI患者進行快速分診。加速轉運到經皮冠狀動脈介入治療機構可以更及時地改善治療結果。醫院外心臟驟停的研究也在進行中，其中大部分是由ACS引起的。機器學習算法已被用于分析通過智能家庭揚聲器和電話的家庭錄音，以識別窒息樣呼吸，這是心臟驟停的典型跡象。對這類記錄的準確檢測可使人們發現心臟驟停，并對家中發生的大量未被目擊的心臟驟停患者啟動緊急措施。在STEMI以外的ACS（即NSTEMI和UAP）中，管理可能不那么明確。在這個方面早期診治嘗試用ML進行12導聯心電圖解釋是有意義的。UAP/NSTEMI的治療主要基于風險分層，據研究ML改善了先前驗證過的模型，如TIMI或GRACE風險評分。同樣，對死亡率和/或治療并發癥的長期預測可以提高。對高風險和低風險患者的識別的改進將有助于提高資源的利用率和更個體化的治療。目前研究正在努力綜合多種非心臟數據，以進一步完善ACS的診斷、治療和預后。病情穩定的CAD患者也可能通過人工智能得到改善，例如，識別可能受益于血運重建的患者，或平衡抗栓益處和出血風險，選擇最合適的抗血小板策略。上述的工作代表了人工智能在冠心病領域從預防到治療廣泛應用的可能性。很明顯，在目前的許多情況下，通過隨機對照試驗進行臨床驗證仍需要繼續進行。然而，令人鼓舞的是，即使是在ML對CAD影響的初期階段，它也有望提供更好的預后和挖掘新的危險因素，這將進一步有助于CAD患者的治療。（5）冠狀動脈造影和介入介入心臟病學傳統上一直處于心血管創新的前沿。在過去的十年里，侵入性血管內成像、生理學、血流動力學、機器人技術和雜交心血管外科手術等得到了快速發展。診斷預測、治療策略設計、設備選擇、程序優化和并發癥的避免都是人工智能應用有望取得快速進展的領域。早期應用人工智能評估冠狀動脈的研究包括最近的CEREBRIA-1研究，這些研究驗證了在冠狀動脈病變重要生理功能評價和推薦血管重建中，ML和人工智能不遜于常規診治。目前各地都有很好的心血管急救系統，但在關鍵的早期診斷和管理決策方面存在相當大的差異。未來，智能算法可能會在第一次呼叫時立即審查患者的病史和危險因素，并通過一系列預測性問題在運輸服務到達醫院之前建立初步診斷。隨著可以掃描皮膚行靜脈穿刺設備的發展，無需人工干預的高分辨率計算機斷層掃描儀可提供冠狀動脈的解剖和生理評估。快捷的心電圖可能提供明確的診斷信息，并在5~10分鐘內抵達急診室。上述步驟甚至可能不需要任何人工干預或評估，并可能導致不會首選侵入性冠狀動脈造影，可以在必要時進行。基于人工智能的診斷方法已被用于分析冠狀動脈病變功能學評價，迄今為止結果不一。Cho等人的一項研究表明，總的來說，血管造影功能學分析的準確性可能接近82%的FFR。在過去的十年里，用于冠狀動脈介入治療的磁導航系統和機器人技術已經出現，但一直受到高昂成本和低效界面的阻礙。人工智能引導的血管通路和介入設備導航到病變部位將是可行的，多模式技術將實時熱、超聲和流量數據與機器人和以前獲得的診斷計算機圖像融合在一起。同樣，通過人工智能引導設備進行冠狀動脈血運重建或藥物治療也是可行的，心臟介入團隊可以在不暴露于電離輻射的情況下監測和控制設備。能夠自動導航到動脈粥樣硬化區域并提供靶向治療的納米顆粒已經在開發中，內部和外部的磁性引導和配體連接聚集，可以進一步產生有益的效果，同時最大限度地減少對其他器官的不利影響瓣膜疾病、先天性和后天異常以及生命維持技術也將是人工智能應用的主要領域。將來在心導管實驗室，在時間和空間上實時評估和整合患者解剖結構信息，結合自體活細胞和聚合物剛性金屬復合材料，進行3D打印，可能是介入心臟病學的一個重要方向。（6）心臟衰竭目前心力衰竭（HF）診治模式不成熟，診斷延遲較常見，心力衰竭的許多危險因素并沒有被認識，治療和控制相對較低。大多數射血分數減低和射血分數保留的心衰患者沒有接受已被證明的降低死亡率和發病率的治療，或者在進行低劑量的治療。此外，HF表型的病理生理學特征仍處于研究階段。人工智能支持的策略有潛力解決這些問題。1）心臟衰竭預防：臨床試驗證實，心衰預防可顯著降低心衰發病率。心衰預防需要一種方法來識別心衰風險患者和心衰預防干預過程。心衰風險識別部分可以幫助集中干預這部分患者，從而提高可行性，降低總體成本。干預部分的效果將決定整體人群心衰防治的效益。目前心衰危險評分應用于臨床少見。Ng等人開發了監督ML算法，利用EHR數據預測突發HF。ML算法預測未來HF的AUC約為0.79，在檢測即將到來（6個月）HF時更為準確。雖然AI算法可能沒有比傳統模型更好的預測價值，ML算法嵌入到電子健康檔案可以為醫生提供即時風險信息（病人），可以調整隨著時間的推移風險的變化，如果危險因素變化，并整合心電圖或圖像分析、可穿戴設備和其他數據，風險預測算法可能會更精確的預測個體獨有的風險因素。未來人工智能心衰風險評估工具的開發，預先與有計劃的干預相結合，以降低心衰發病率。這些干預措施可以包括一種新的治療模式，一些特定的治療藥物或智能決策，以鼓勵臨床醫生和患者治療心衰危險因素。臨床試驗應該評估風險預測和干預策略，以驗證采用有效的策略來降低心衰發病率。2）心衰住院預防：心衰住院預防措施也需要一種方法來識別有風險的患者和住院防治監測。傳統的統計模型在再入院預測方面的性能較差，而且基于人工智能的模型也受到了限制。有3項研究使用監督ML（包括大隊列的DL算法）來預測心衰住院后的再入院，報告的AUC從0.63~0.71。因此，需要更多的工作來提高不同算法的預測能力，識別心衰再入院的風險。雖然ML可能提升風險預測，但更令人煩惱的問題是，一旦認識到風險增加，如何防止再入院。醫療機構為減少再入院而采取的多種策略所產生的影響微乎其微。使用外部遠程監測系統或植入設備（除顫器或起搏器）診斷的遠程監測在防止入院或再入院方面是無效的，只有基于肺動脈壓的遠程監測策略被證明對減少心衰住院有效。最令人震驚的是，減少再入院的策略與心衰住院后短期和長期死亡率的增加相關。因此，必須在臨床試驗中仔細研究人工智能的住院風險預測和新的干預策略，以確保有效性和安全性。3）心衰管理：人工智能分析可以在心力衰竭患者實時提供可操作的信息情況下，通過識別那些確診患者有無按照規定GDMT或接收的最佳劑量，有無依從治療計劃，或最有可能受益于某些特定的心衰療法。這類人工智能生成的信息可以以更新穎、便捷、智能的方式提供給患者和醫生，這些信息可能會影響患者的治療（為患者提供決策輔助、特定問題的醫生或患者教育、支持聯系，或其他區域或衛生保健系統特定的資源）。這種方法更類似于高度成功商業的人工智能分析所提供的數據，而人工智能在醫療保健領域的應用尚未達到這種成功水平。（7）人工智能在闡明心衰病理生理學、精準醫學和新療法中的作用目前，HF的廣泛特征是EF和推測的病因。非監督ML分析（如聚類分析）可以識別獨特的HF表型，然后使用傳統統計方法或監督學習技術來確定所識別的表型是否具有不同的預后或對治療的耐受性或反應。此類分析已在HFpEF和HFREF的HF患者中進行，使用臨床數據作為輸入變量，確定具有不同預后的HFpEF和HFrEF表型。將來需要臨床特征以外的數據，比如基因組、蛋白質組數據、微生物組、新的臨床數據，心電圖或圖像分析，來進一步診斷心衰患者的表型，可以通過新的治療靶點或診斷/預后生物標志物識別獨特的病理生理變化，并確定其精確性或新的心衰治療方法。（8）預防心臟病學冠心病的研究已經產生了一些概念，這些概念被認為是現代醫學的基礎，包括識別和添加相關條件的風險因素到風險分層的整體模型。人工智能的定位是通過分析大量的變量，識別非線性關聯，并幫助識別新的危險因素。目前，在冠心病和動脈粥樣硬化性心血管疾病的初級風險分層中最常用的工具是美國心臟病學會/美國心臟協會聯合隊列方程風險計算器，這是一種有價值但不精確的工具。使用相同的9個傳統風險因素，ML算法能夠顯著地改善風險分層，包括發現13%的高風險個體和推薦25%的低風險個體的他汀類藥物治療，部分原因是非線性關系的識別。相比之下，一項單獨的研究使用了每個人多達735個變量來改進隊列風險計算器，并強調了包括非傳統風險因素的重要性。有趣的是，與在算法中包含大量數據后的預期相反，與前面提到的僅使用標準CAD風險因素的算法相比，使用數百個變量的預測性能并沒有更好。機器學習是一種創新和強大的工具，可以將非傳統和未知的危險因素納入心血管風險分層。例如，利用生物信號如視網膜眼底圖像作為生物樣本庫的一部分，并在沒有任何其他臨床特征的情況下用于預測心血管風險因素。同樣，通過使用ML算法通過智能手機錄音進行的語音分析揭示了與CAD相關的特征。這些例子只是許多可能有用的新數字生物標記信息中的一小部分。預測動脈粥樣硬化性心血管事件的方法可能需要改變一些公認的范式，例如時間范圍評估結果低于10年的隨訪，使用串行數據獲得多個時間點，并考慮更多的無監督學習方法而不是選擇變量生物合理性。（9）臨床決策支持在一個醫學知識不斷增長和病人管理的復雜性日益增加的時代，對診斷和治療的選擇，需要標準化的方案。事實上，應授權將CDS系統與電子病歷相結合，向醫護人員提供最新的醫學知識和循證指導。直到最近，大多數部署在醫療保健中的CDS系統都僅限于訪問電子病歷中的結構化數據，如實驗室結果。然而，非結構化臨床敘述中的信息可能會被NLP提取。以前，NLP工具僅限于研究，并沒有用于生成自動輸入到CDS系統。重要的是，利用NLP來搜索數字電子病歷的電子工具也能夠為CDS程序提供自動輸入，從而提供針對患者的個性化信息，以便在治療時以患者為中心做出決定。為了實現這種情況，進行自然語言處理，以提供高性能、可擴展和實時的解決方案。梅奧診所最近報道了這種方法對特定疾病的可行性，方法是將經過驗證的基于規則的NLP算法安裝到梅奧診所EHR的大數據基礎設施中，從而為外周動脈疾病患者的CDS系統生成個性化輸入。還能夠顯示相關的實驗室檢測結果和外周動脈疾病患者的自動預后評估，使用結構化數據元素和自動風險計算器，這些數據來自基于社區的研究生成的模型。原則上，類似的方法將可能廣泛地用于其他心血管疾病，建設標準化和高質量文檔的醫療保健系統，最終實現將正確的信息在正確的時間為正確的病人提供正確決策（10）人工智能在優化心血管研究中的應用人工智能（包括ML和DL）可應用于全基因組測序、移動設備生物識別和EHR數據處理。機器學習正在改變心血管疾病的診斷、風險預測、預防和治療方法。這些新方法提供了可觀的前景，包括快速整合大量數據，個體化的診斷和治療，以及潛在關系的評價。然而，它們確實產生了新的方法論上的挑戰。表型必須標準化，優化其可靠性，數據集成等。數據的可追溯性、有效性和再現性必須體現。在研究設計和結果解釋時，必須考慮新的偏倚，包括地理、人口和社會經濟地位造成的數字鴻溝和互聯網接入差異等。最后，必須考慮到數據缺失和治療方式的變化。的確，與原始數據收集不同，醫療記錄數據是在給定的臨床事件中收集的，直接與患者的健康狀況和求醫行為以及臨床醫生的治療有關。因為決定觀察時間的是病人和醫生，而不是研究人員，所以從數據中得出的結論會有所不同。這些重要問題強調了團隊科學的重要性，將臨床醫生、數據科學家和統計學家聚集在一起，以確立這些工具的有效性和可靠性。（11）表型和風險預測目前的方法和評分系統對于有效的臨床應用來說往往過于繁瑣，并且在不同人群中不能很好地被復制，因此在臨床上必須提高病例識別和結果預測的準確性和有效性。除了電子病歷的豐富數據之外，其他類型的結構化或非結構化數據也適用于ML技術。這些因素包括但不限于心電圖、超聲心動圖和其他影像學研究的數據。使用ML進行表型分析的一個例子是HFpEF患者的特征描述和這些患者的生存預測。Shah等人使用無監督ML，在HFpEF患者中確定了3個不同的組，通過監督學習，他們檢查了不同組在死亡和住院方面的差異。這些有意義的結果需要在其他隊列中驗證，但從另一方面說明了人工智能可以應用到EHR的豐富環境中。另一個例子是Attia等人將人工智能應用于心電圖數據，以識別無癥狀左心室44959例患者出現功能障礙。訓練一個卷積神經網絡來識別心室功能障礙患者，定義EF為35%或更少，僅使用心電圖數據。在52870名患者的獨立測試中，網絡模型的AUC值、敏感性、特異性和準確性分別為0.93、86.3%、85.7%和85.7%。這些研究結果說明了將人工智能應用于心電圖數據，可以提供一種識別心室功能障礙的篩查工具。（12）臨床試驗招募試驗參與者被普遍認為是低效、耗時耗力的，這會延緩新治療的進展和最終的病人治療的延誤。將人工智能應用于電子病例，將患者特征與試驗納入和排除標準匹配，可以提高預篩的效率。（13）傳感器可穿戴傳感器在健康預防和疾病管理中的應用是一個有意義的課題，而人工智能在這個新興領域的貢獻是獨一無二的。一個例子是使用智能手表數據來檢測房顫數據。一個深度神經網絡，使用依賴于R-R間隔近似表示的啟發式預訓練，與參考標準心電圖相比，表現出有意義的性能。在9750名參與者中進行的這項研究建立了概念證明，與標準心電圖相比，智能手表可以檢測心房纖顫，但靈敏度和特異性有所降低。本文由培訓無憂網長沙牛耳教育專屬課程顧問整理發布，希望能夠對想參加長沙大數據分析培訓的學生有所幫助。更多大數據分析培訓課程資訊歡迎關注培訓無憂網大數據人工智能培訓頻道或添加老師微信：1503333605010...

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