人工智能预测和管理心律失常
早期准确诊断房颤能帮助医生尽早制订治疗方案，避免卒中等不良结局。最近，英国一项纳入了60万人的DISCOVER注册研究，尝试通过卷积神经网络（CNN，ConvolutionalNeuralNetworks）算法分析窦性心律心电图去识别阵发性房颤患者，该算法检测房颤的敏感性达到了91.8％，阴性预测值为96.7％。去年发表的另一项类似研究，提出了根据普通12导联窦性心律心电图预测房颤的算法模型，该预测模型准确性高，ROC曲线下的面积达到了惊人的0.9。近期，随着一些大型公开心电图数据库的开放（如PTB-X、医院数据库等），用于房颤预测算法研发和转化的学习数据来源将更加多样性，进一步为AI从“科学研究”走向“临床应用”打下坚实基础。另一个纳入42万参与者的“苹果心脏研究”，使用苹果手机和手表收集参与者的数据并随访（中位随访天）。结果发现所研发的算法识别出约0.5%的参与者有心律不齐，其中34%之后证实确有房颤。人工智能与心衰管理
对于心衰患者，根据疾病风险分层选择恰当的治疗策略至关重要，多数情况下，心衰患者的预期寿命会影响器械植入的决策。Tokodi等人借助AI的机器学习算法，构建了心衰患者风险评分系统，用于预测CRT后死亡率。以患者临床数据为样本，使用随机森林算法对名患者数据进行模型训练，该模型预测全因死亡率准确性较高，ROC分析中曲线下面积从1年预测效力0.77到5年预测效力的0.8。MADIT-CRT研究同样使用机器学习算法开发模型，模型整合了临床数据与影像学特征，用于分析预测患者对CRT的反应性。应用此类模型能否为患者带来真正的临床收益，还需进一步研究。去年，人工智能在心衰诊断方面也取得了新的进展。一项研究运用4.5万人的心电图和超声心动图数据训练了一个CNN模型，然后在另一个5.2万人的独立队列中进行了模型验证，结果发现该模型在仅仅通过心电图去判断心脏收缩功能障碍上实现了极高的准确性，ROC曲线面积达到了0.93。这些研究的发现，再次验证了一种观点：在AI加持下，从简单、廉价的检查（例如心电图）也可以获得大量宝贵的信息，未来或可用于社区人群亚临床心力衰竭的筛查。
人工智能在心血管影像学中的应用
在医学影像学领域，人工智能的算法已应用于图像重建、自动分割和工作流程改善，甚至检测人眼看不到的影像特征等多个方面。在CT领域，冠状动脉CT血管造影(CTA)在胸痛诊疗中的地位稳步上升，年ESC指南中关于胸痛CTA筛查的推荐等级，由Ⅱa类升级至I类。依托于CONFIRM注册研究，Al’Aref等人发现：加入机器学习的冠脉钙化评分（CCS）可以提高冠脉疾病患者危险度分层的准确性约9％，在年轻患者（65岁）中，该算法将检测冠状动脉疾病的能力提高了17％。通过在CT中自动分割冠状动脉粥样硬化斑块、评估冠状动脉钙化甚至心外膜脂肪，人工智能可以更快而且更准确地获得数据，且有利于消除人工技术差异对结果判断的影响。CRISP-CT研究发现，在评估冠脉疾病预后方面，一种名为脂肪衰减指数（FAI）的成像生物标记物具有突出价值。通过在CTA上绘制血管周围脂肪衰减的空间变化图，FAI能捕捉冠状动脉炎症，高血管周围FAI值和心脏死亡风险升高密切相关。SCOTHEART研究提出了一种新的基于人工智能的指标，即脂肪放射特征（FRP），该指标可以在心脏病发作前至少5年辨识出高危险人群。FRP异常的人群发生心脏事件的风险高了约10倍，FRP模型预测心脏事件的准确性高（ROC曲线面积0.88）。然而，该模型在非高加索族裔人群中的效力有待进一步验证，且分析复杂，将其转换为临床工具仍有很大的挑战。在超声影像领域，人工智能（如训练神经网络）处理超声心动图等也得到了尝试。欧阳等人探索了通过基于视频的深度学习方法，使用特定的EchoNet动态算法和神经网络空间信息分析超声心动图数据，这些创新未来在心力衰竭鉴别诊断上大有作为。
人工智能可用于组合不同类型的信息以协助临床诊断和决策
人工智能与COVID-19
在年新冠抗疫中，大数据和人工智能发挥了重要作用。人工智能算法已用于整合胸部CT表现与临床症状、实验室检查和接触史，以便更快速诊断COVID-19。最近的一项研究分析了名患者（其中例SARS-CoV-2呈阳性），单纯应用AI系统的诊断准确性很高（曲线下面积为0.92），灵敏度与高级胸科放射科医生相当。有研究证实，COVID-19不仅仅是病*感染，更是一种血管内皮疾病。通过人工智能深度分析数据，有望提高COVID-19患者心血管并发症的发生率和类型的判断准确性和时效性，预测合并心血管疾病患者的COVID-19易感性、临床病程进展。人工智能：从模式识别到分析“自拍”
人工智能（尤其是特定的卷积神经网络）具有“将无意义的数据组合、并给出有一定意义预测算法”的特点，这一过程常常被诟病为“黑匣子”。郑哲教授团队开发了一种深度卷积神经网络，通过分析患者面部照片来检测冠状动脉疾病。这一项里程碑研究发表在欧洲心脏病学杂志，该算法能一定程度上从患者面部特征检测出严重的冠状动脉疾病，灵敏度为80％，特异性为54％，AUC为0.73。这一发现的内在因果关系还不明确，可能是由于面部信息暴露的冠脉疾病遗传易感性？或者是由于心血管危险因素及冠脉疾病本身造成的面部皮肤和面部结构改变？或者，这仅仅是在一个无法经受时间考验的、同质种族群体中训练算法的结果？此外，如果这类研究背后的机制得到确认，那么医疗机密性和个人隐私性将可能会受到威胁（公共区域的视频监控也可能暴露个人健康信息），将引发新的讨论。
人工智能通过识别面部特征预测冠心病。
人工智能应用面临的挑战
人工智能带来的巨大机遇，也面临着质疑与挑战。技术层面上，很多机器学习算法产生的结果无法在不同人群中进行推广，而这些算法通常又是采用“黑匣子”的形式存在，因此很难理解或者编辑。类似的偏倚可能导致一个机器学习的模型仅适用于训练数据集中包含的特定人群、特定技术设备或特定临床实践情况。同时，许多深度学习算法也容易受到对抗性学习资料的影响，从而由于检测到了人眼无法识别的错误模式，最终导致对测量参数的一致性错误分类。此外，机器学习模型对既往学习资料集中未出现的数据适应性很差，这也限制了这些算法在临床实践中的通用性。在人工智能文献发表时，由于训练集和测试集之间的真正联系缺乏透明性，也会增加评估出版文献质量的难度。总之，COVID-19大流行使得年成为不平凡的一年。在“国界封锁”的困难下，数据科学受到了威胁。人工智能的远程提取和大数据分析能力让心血管医学领域继续发展，在工作流改进、自动化图像处理、心血管风险预测或事件分析等多个方面得到发展，未来值得期待。来源
1.Antoniades,C.,F.W.Asselbergs,andP.Vardas,Theyearincardiovascularmedicine:digitalhealthandinnovation.Europeanheartjournal,.2.Sekelj,S.,etal.,DetectingundiagnosedatrialfibrillationinUKprimarycare:Validationofamachinelearningpredictionalgorithminaretrospectivecohortstudy.Europeanjournalofpreventivecardiology,:p..3.Attia,Z.I.,etal.,Anartificialintelligence-enabledECGalgorithmfortheidentificationofpatientswithatrialfibrillationduringsinusrhythm:aretrospectiveanalysisofout