心脏计算模拟与AI医疗突破

心脏计算模拟与AI医疗突破

牛津大学计算医学教授Blanca Rodriguez坚信，利用计算机建模和模拟技术，结合人工智能与机器学习，将在心脏病患者的诊断、治疗和护理领域引发重大突破。

数字孪生心脏的挑战与机遇

计算机模拟并非新技术。自1960年起，牛津生物学家Denis Noble就开始进行心脏数学模型的实验。Rodriguez指出，汽车和航空航天工业的工程师长期采用此类模拟技术，所有新车辆和飞机都使用基于AI的计算机模拟作为关键工具。

"我们正在对心脏做同样的事情，但这非常具有挑战性，"Rodriguez表示，“我们收集患者的临床数据，尝试用这些数据构建虚拟工具。我们希望模拟特定心脏的工作方式，并测试某些疗法或设备是否比其他方案更有效，从而了解疾病如何以特定方式影响特定患者。”

AI驱动的个性化医疗突破

利用AI和机器学习处理大量临床数据，并结合为每位患者个性化定制数据的能力，代表了计算心血管科学的重大突破。Rodriguez强调，随着技术的完善和改进，适应每位患者独特生理特征的能力将不可避免地带来更好、创伤更小的治疗结果。

计算机模拟方法的优势

这种"计算机模拟"方法很可能成为药物开发的事实标准，并有望在未来用于心脏病患者的临床治疗。与通用的"一刀切"模型不同，数字孪生将揭示以独特方式影响每个人的复杂性和疾病状况。

行业合作与成果验证

Rodriguez的实验室不仅与临床医生合作，还与制药行业合作。在心脏药物毒性或副作用预测方面，"我们的计算机模型已经达到90%的准确率，这引起了行业的极大兴趣，"Rodriguez说，“我们可以替代部分动物实验并降低成本，而且速度更快。”

技术挑战与未来展望

对于AI和机器学习研究人员来说，挑战之一是如何获取庞大的临床数据库来测试这些模型并训练算法。Rodriguez的团队可以访问庞大的UK Biobank，一些医院已经开始共享数字化临床数据。

Rodriguez表示，该技术可以加速重要心血管疗法的开发和实施，使这些疗法对患者更有效、更安全。未来十年必将出现戏剧性的进展。"我不认为这是梦想，它正在发生，"她宣称，“只是需要时间。”
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