人工智能在心血管疾病中的应用分析

人工智能在心血管疾病中的应用分析

卫霞

成都市第五人民医院

摘要：随着我国步入老龄化社会，发生心脑血管疾病患者的数量越来越多，临床关于心血管疾病的治疗水平也不断提升。随着人工智能技术的广泛应用，在社会各个领域中都广泛应用，在医疗行业，人工智能对于促进心血管疾病的智能诊断、影像资料分析、疾病分型以及疾病远程管理等内容的发展，因此人工智能技术在心血管疾病的治疗中也占据重要的地位，有非常良好的发展前景。智能化技术在心血管管理中的应用，有利于提高患者诊疗和预后的效果，实现了为患者提供全过程、全面护理干预，有效提高了心血管疾病的诊疗工作效率。

关键词：人工智能；心血管疾病；应用效果

在2019年上市了全世界第一个不需要医生就可以实现眼底疾病检测的人工智能类医疗器械，代表了人工智能技术正式与医疗行业结合，有效推动了医疗行业的发展。心血管疾病作为医疗行业的重要疾病之一，同时也是人工智能技术合作的主要对象，随着近几年来的发展，人工智能技术在心血管疾病中的应用取得了不错的成果，智能化技术通过使用电子病历、心电图、超声心动图等资料构建信息模型，实现了对心血管疾病的早期筛查和诊断，还能给出相应的诊疗意见，本文针对人工智能技术在心血管疾病中的应用与发展进行分析，探讨推动人工智能技术合理应用的主要手段。

1关于人工智能技术

人工智能的概念第一次提出是在1956年，在达特茅斯学院会议上由约翰·麦卡锡教授提出。人工智能是对人脑智慧进行模拟、拓展的一种理论、方法和应用技术，集合了计算机、神经科学、心理学、哲学、数学、语言学等多个学科。人工智能的智慧程度不同可分为不同的人工智能类型，最大的区别在于拥有的人类推理思维的强弱不同。我国的人工智能发展依然处于弱人工智能阶段，通过编码、输入、输出等简单的智能来实现人工智能技术，比如人脸识别、自动驾驶都是常用的应用类型。

2人工智能技术与心血管疾病的结合应用

2.1人工智能可以预测心血管疾病风险  根据美国心脏病学会推荐将高血压、高血糖等危险因素纳入到心血管风险评估内容中，不仅如此影响心血管疾病发生的危险因素还有很多，根据研究可知，临床有多数心肌梗死患者出现在无心血管疾病风险人群中，人工智能则可弥补传统心血管疾病风险评估内容不全面的问题。比如说，Cho等人员则通过对比传统预测模型与深度学习预测模型的不同，传统预测模式采用Cox风险回归分析来确定风险因素，从而获得了心血管患者10年的风险率；深度学习模型则将最终分析的数据与传统预测模型对比，发现能够更好的评估心血管疾病患者未来10年的预后情况[1]。再比如Van等人员在CCTA的基础上采用机器学习方法，能够获取患者冠状动脉斑块狭窄程度和具体成分，发现对于疑似冠心病患者的诊断以及风险分析具有重要应用价值。目前，我国关于心血管疾病预测的研究比较少，还有很大的发展空间，因此未来要致力于促进人工智能技术在心血管疾病风险评估中的应用。

2.2人工智能技术在心血管影像诊断中应用  人工智能技术在心血管影像诊断中的应用已经有一段时间，比如Cao等人员的研究中，就通过可以识别3D超声心动图的卷积神经网络来与医生诊断进行对比，发现卷积神经网络对于心血管疾病的确诊率较高。人工智能技术在各项超声影像学检查中的应用，可以通过结合影像图的特点来预测结果，这也满足了对精准医疗模式应用的需求。有一些研究人员利用成像遗传学的角度来对人工智能技术的分析进行研究，发现人工智能技术能够帮助医生掌握疾病的遗传基础，而且人工智能技术还可以用于心血管疾病分类、检测等，弥补了影像医生主观判断和诊断经验不足的问题，还能够改善肉眼无法识别的影像检查结果[2]。不过，人工智能技术在心血管影像诊断中应用的成本非常高，而且获取心血管疾病数据的时间较长，因此目前的人工智能技术也只能作为辅助手段。

2.3人工智能技术在心血管疾病诊断中的应用  冠心病的诊断金标准为冠状动脉造影，但该检查并未纳入心血管常规检查中，因此对于冠心病的确诊准确率也受到了一定的影响。人工智能技术的应用可以准确的掌握患者冠状动脉狭窄程度从而提高对冠心病的确诊率，人工智能为基础的CCTA图像质量较高，冠心病的诊断效率明显提高。例如杨宏波的研究中，就通过人工智能技术在房间隔缺损患者的心音听诊中进行诊断，首先采集房间隔缺损患儿的基本特征信息后，使用人工智能技术进行学习，最后将学习后的人工智能设备用于患儿的心音听诊，发现诊断准确率与人工诊断无较大差异。由此可知，人工智能辅助诊断设备的应用在一定程度上缓解了医生的工作量、提高了诊断效率、保障了确诊准确度。

2.4人工智能技术在心血管疾病治疗中的应用  人工智能技术目前在医疗领域广泛应用，比如柔性材料制作的机器人的诞生，能够避免对人体组织造成损伤因此在生物医学中广泛应用。机器人技术、远程技术已经用于经皮冠状动脉介入治疗中，通过机器人驾驶舱远程操作不仅可以改善辐射问题，还能让偏远地区患者也可以得到先进诊疗技术的治疗。不过，我国目前机器人辅助治疗技术的发展还处于初期阶段，很多内容并不成熟而且处理复杂疾病的经验不足，因此在未来的发展中需要不断丰富临床经验来促进机器人技术的发展

[3]。

2.5人工智能技术在心血管疾病健康管理中的应用  人工智能技术的应用有效改善了医疗人员不足、医疗人员工作压力较大的问题，患者的健康管理的工作效率明显提高。将人工智能管理系统用于冠心病患者的疾病管理中，患者发生预后不良事件的几率得到有效控制。还比如王晶瑜构建了慢性病管理服务系统，实现了对心血管疾病的健康管理水平。目前，人工智能技术为基础的疾病健康管理平台的服务对象为老年慢性病患者，而且需要家属的配合。未来关于健康管理系统的发展，需要考虑拓展服务模式，满足不同需求患者的多元化需求，适配更多患者。

2.6可穿戴设备在心血管疾病健康管理中的应用  随着我国科技的发展与进步，可穿戴远程监测技术医疗行业中广泛应用并且取得了不错的成果。根据相关研究可知，可穿戴设备可以监测患者的心脏健康状态，从而可以判断患者是否有出现心血管疾病的风险因素以及风险程度，尽早的为患者进行预后，有效预防心血管疾病的发生。同时，可穿戴设备还可以用于患者病情康复阶段的护理干预，避免病情的复发。根据余滨宾的研究[4]，可穿戴设备与动态心电图监测结果对比，发现两种检查结果并无很大差异，因此可穿戴设备具有非常高的可信度，因此该设备在心血管疾病的健康管理中发挥着重要的作用，有效提高了对疾病诊断、治疗的安全性和可靠性。

3人工智能技术在心血管疾病的未来发展

人工智能技术依然处于不断发展的阶段，而且随着通用人工智能模型的智能问答能力和处理问题能力的不断提高，医疗类的人工智能模型成为了临床疾病诊断的重要辅助技术。通用医疗人工智能模型通过学习影像学资料、电子健康档案、实验室结果等内容实现了医学推理，并且通过有逻辑的文本语言、图像注释等给出诊断结果，不过通用医疗人工智能模型用于心血管疾病的诊断中，关于监管和评估模式还有很大的不足。心血管疾病的危险因素有很多，智能技术可用于疾病风险的评估、预测、疾病筛查、诊断和治疗等，实现了以患者为中心的疾病管理，不仅可以预防心血管疾病的发生，也提高了临床关于心血管疾病诊断、诊疗的工作效率[5]。在未来的人工智能技术在心血管疾病的应用发展中，要更加关注专业知识与计算机学习算法的结合，不断拓展模型的适配度和全面性；还要重视技术研发，构建高质量心血管多模态数据库。通过不断的发展来提高人工智能技术在心血管疾病中应用的可靠性、有效性和安全性。

4小结

    心血管疾病具有致残率、致死率和复发率高的特点，因此临床也认识到需要采用精准医疗模式开展心血管疾病的诊断与治疗，人工智能技术的应用是落实精准医疗模式的核心，可以对疾病复杂的数据进行分析。因此，人工智能技术在医疗行业的发展是必然趋势，需要得到高度重视。

参考文献：

[1]魏思萌,石亚君,陈韵岱.远程心电人工智能技术在急性冠脉综合征诊疗中的应用进展[J].实用心电学杂志,2024,33(01):98-103.

[2]周乐,王珏,张尉华等.人工智能在急性冠脉综合征诊疗中的应用[J].心电与循环,2023,42(06):505-509.

[3]罗祎,何平平,李俊宜.人工智能在心血管疾病中的应用[J].当代护士(中旬刊),2023,30(10):17-20.

[4]余滨宾,郑瑜,温华聪等.可穿戴式设备uCare与动态心电图检测的临床对比研究[J].中国康复医学杂志,2017,32(01):39-43.

[5]李明宵,何柳,孔羽等.人工智能应用于心血管疾病诊疗的现状与展望[J].武汉大学学报(医学版),2023,44(10):1159-1163.