人工智能
技术的发展，改变了许多医学领域的诊断、治疗以及护理方式。但综合看来，AI在心脏疾病领域取得的成就最大，而且医生已经可以直接使用
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技术应对多种心脏疾病护理，比如，AI通过算法实时监测患者的心脏情况，生成大量个性化数据回传给医生等。
克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）心血管主任萨米尔·卡帕迪亚（Samir Kapadia）博士表示，在未来3-5年，
临床治疗以及
教学的方式发生将巨大变化，无论医生以直接或间接的方式接触AI，
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都将是一大“主角”。接下来我们将带领大家，一探
AI可以从哪些方面应用于医疗健康领域，并且从现阶段来看，AI应用于心脏疾病领域的实际案例也是“落地”最多的。
1.疾病风险预期
利用数据评估人们患心脏病的风险，这样的想法由来已久。在
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时代，先进的
机器学习
（machine learning）算法增强了人类预测心脏疾病风险预测的能力、提高了医生在预测、诊断中的敏锐度。
图片来源：Pixabay
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系统能
以较高的准确性预测冠状动脉疾病和其他问题的发生。今年欧洲心脏病学会（European cardiology conference）上发表的一项研究表明，
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系统预测死亡或心脏病发作的表现已经超过人类。该研究通过分析950例患者的85个变量（变量包括：冠状动脉斑块、血管狭窄和钙化的PET扫描的血流变量，性别、年龄、吸烟和糖尿病史等临床变量等），以及长达6年的追踪研究，算法能够以超过
90%的
准确率
确定与死亡和心脏病发作相关的变量模式。
相关阅读：
《准确率
超90%！AI预测心脏病发作及死亡率远胜人类》
传统的心脏病风险评估是通过医生自己分析患者的年龄、体重、生活方式和病史等因素，从而得出评估结果。
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应用于医疗健康领域，这些因素仍将作为衡量患者风险的重要部分，但医生们会更多利用
机器学习
算法的能力对上述因素进行分析，先进的算法，会使心脏病风险评估更快、更精确。
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诊断中风可改善患者的预后，这项技术目前已经应用于临床。
去年，FDA批准了一个可以分析计算机断层扫描（CT），预警患者有中风可能性的AI系统。该系统由Viz.ai公司研发，
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系统借助App，可连接到医院CT扫描仪，并识别可疑的大血管闭塞（LVOs），然后对大血管闭塞的脑部扫描进行分析，确定可疑卒中病例并自动生成预警发给医生。Viz.ai的这项技术有助于同步中风治疗、护理并缩短整体治疗时间，以改善患者疗效。
图片来源：Viz.ai官网
本月初，Viz.ai已经与美敦力（Medtronic）合作，进一步把这项AI技术推广到了更多医院。从目前一些医院的使用情况看，还是会存在医生对AI系统不熟悉导致配合度不高的情况，不过相信随着时间的推移，医生们对于医疗AI的使用会愈加得心应手。
3.远程医疗，监测病情
AI可帮助心脏病学家实时监测医院之外的患者情况，
高质量的患者数据是预防疾病的关键。
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发展，
远程医疗产品也出现了爆发式的增长。苹果公司的Apple Watch Series 4的EGC心电图技术，可以随时监测心房纤颤。ECG心电图读数功能只需用户在佩戴四代Apple Watch时将手指放在数字表冠上，三十秒内即可完成ECG读数，该功能能够指示心脏跳动的波形；如果有异常或者房颤的前兆，便会通过该智能设备实时预警患者、医生双方。
图片来源：Pixabay旧金山一家科技公司Eko开发了一款蓝牙数字听诊器，可以自动将心音和心电图数据传输给医生。这款听诊器基于视频平台，医生可远程听诊患者心肺功能；一旦患者有病情加重的预兆，医院就可最快响应，为病人制定最新治疗方案。预计，这样的远程智能设备，在那些愿意接受新型治疗模式的中青年患者中更受欢迎。
4.赋能临床试验
人工智能
使心脏病专家更容易、快速
选择特定的患者群体进行该领域临床试验。
目前，许多医院借助
机器学习
算法来招募病人进行临床试验，AI算法通过学习患者的电子健康记录数据，学会识别
有特殊心脏疾病或
对传统治疗产生耐药性的患者，从而判断他们是否适合参加临床试验。有了
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技术，把受试者筛选的过程
缩短至几分钟，以往手工筛选临床受试者可能需要数小时。
克利夫兰诊所心脏病专家表示，
机器学习
极大地赋能了心脏病领域临床试验的发展，AI通过学习病人的常规电子健康记录数据，把看似毫无关联性的患者数据有效结合，筛出最适合参与临床试验的患者，大大提高了临床试验的效率、加速了新疗法研究的进程。
语音特征分析可辅助医生评估胸痛患者患有冠心病的概率，尤其适合在远程医疗中使用。
梅奥诊所与以色列语音分析公司Beyond Verbal合作的研究发现：1
3个语音特征和冠心病存在相关性，其中一个语音特征会增加冠心病19倍的发生概率。梅奥诊所的心脏病专家表示，此类声音特征对人耳来说是不可辨别的，只能借助AI语音技术以及应用软件来辨出。梅奥诊所通过这次实验还发现，那些利用血管造影所发现的血管阻塞的量或程度，甚至都可以通过分析声音特定部分的语义特征，从而被预测出来。
图片来源：Pixabay以上5个方面，是现阶段AI应用于心脏疾病领域，发展较为成熟的一些技术的简单盘点。
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在心脏病领域初显峥嵘，相关AI系统在诊断速度、
准确率
方面均交出了令人满意的“成绩单”。
[1] 5 waysartificial intelligence is already changing cardiac care Retrieved. Aug 27,2019
from https://www.statnews.com/2019/07/31/artificial-intelligence-changing-cardiac-care/
