9、人工智能助力心脏疾病早期检测

人工智能助力心脏疾病早期检测

1. 心脏疾病预测与人工智能概述

在心脏疾病的研究和诊断中，应用预测模型识别冠心病记录中的原始患者信息，有助于拯救生命并早期诊断心脏问题的异常情况。计算机学习算法已应用于系统数据处理，包括对心脏病的替代和新颖识别。在临床领域，冠心病的评估具有挑战性但潜在意义重大。若能在疾病初期进行诊断，死亡率通常能得到显著控制，并能尽快采取预防措施。相较于仅使用理论方法和模型，进一步拓展此类分析可能更有助于将研究应用于实际数据集。

2. 基于云的人工智能与数据库

2.1 人工智能（AI）

人工智能是一种能够执行通常涉及人类智能活动的计算机器，例如通过算法、模式匹配、启发式方法、规则、认知计算和深度学习等接收环境信息并实现目标。随着人工智能方法的不断发展，尤其是机器学习和深度学习子领域的进步，临床医生越来越关注利用其来改进医疗服务策略，以提供高质量的医疗保健。

在心血管医学中，成像技术是人工智能关注和分析的重点。在超声心动图中，机器学习模型的应用可消除操作者之间和操作者内部的差异，并提供人类肉眼难以识别的细微统计信息。心脏 CT 与机器学习算法的结合，在临床实践中展现出采用非侵入性方法以及识别动脉粥样硬化斑块特征之外的功能信息的能力。此外，自动识别心电图中的异常也是机器学习在心脏病学中的一个有趣应用。

2.2 机器学习（ML）

机器学习是人工智能的一个子集，旨在通过复杂的计算和统计算法“教导”计算机快速、准确且有效地分析大量数据集。这些模型可以识别新数据中的趋势，并根据已“学习”的数据进行预测。根据预测模型学习和积累数据的方式，机器学习可分为以下三类：
1.