10、心脏成像中的大数据与人工智能

心脏成像中的大数据与人工智能

1. 引言

“大数据”和人工智能（AI）在医疗保健领域的应用日益广泛。随着将理论成果转化为临床实践的努力取得更多成功，人工智能应用的发展将呈指数级增长。心脏成像非常适合应用人工智能，因为它是诊断的一线工具，能产生大量细致的数据，并且可以单独或与其他临床数据结合用于个性化疾病管理。此外，心脏成像涉及的多个步骤，如图像采集、图像优化、测量、解读和报告，为改进链条中的任何环节提供了巨大机会。人工智能有潜力积极影响临床结果、减少差异并提高广大人群的可及性。下面将介绍人工智能的基本术语，探讨当前在心脏成像中的一些应用，并讨论该领域未来的挑战和机遇。

人工智能被定义为一种计算机系统，它可以通过使用数据作为输入来完成通常需要人类智能的任务（如视觉识别、语音处理和决策）。医疗记录和诊断测试中存在大量的健康数据，可作为旨在辅助诊断或管理的算法的输入。过去，处理复杂的健康数据存在重大限制，但最近在数据整理、标注和机器学习技术方面的进展有助于人工智能在医疗保健领域的普及。最后，技术的发展和用户对人工智能技术的更多访问，有助于将其更好地融入临床工作流程。因此，成功在心脏成像中实施人工智能应用有三个重要方面：输入数据（来源、数量和多样性）、算法设计以及验证和实施策略（测试、偏差和部署）。

2. 数据管理

Gartner报告使用“3V”概念定义了“大数据”的成功应用：数量（volume）、多样性（variety）和速度（velocity）。最近，有人建议增加第四和第五个“V”——准确性（veracity）和价值（value）。数量指需要大量的数据，多样性指数据的类型和来源。速度是生成和处理数据集的能力，准确性关注数据集的可靠性和质量。价值更多地与数据的最