人工智能
人工智能(artificialintelligence，AI)是基于计算机科学来模拟人脑学习知识、储存知识、思考规划的思维过程的一种技术，人工智能包括一系列操作：机器学习(ML)，深度学习(DL)，自然语言处理(NLP)，认知计算，计算机视觉和机器人等。近年来，人工智能技术发展突飞猛进，自动驾驶、人脸识别、文本处理等已经出现在我们的生活领域。然而，与金融技术、信息技术和航空航天等其他行业相比，人工智能在医疗领域的应用速度相对缓慢。目前，人工智能在心脏病学中的应用主要包括两个方面，一是基于电子健康记录和医学图像等来源的ML/DL、NLP和认知计算等，另一个代表是介入机器人。
AI是可执行一般性人类智能任务的计算机程序。它也可视为机器或者仪器基于所收集数据自动做出决策的能力。而机器学习（machinelearning，ML）是目前AI的主要亚类，它包括了监督学习，非监督学习及深入学习（deeplearning，DL）等。监督学习中目前最常用的算法是人工神经网络（artificialneuralnetwork，ANN）和支持向量机。非监督学习包括了聚类算法和关联规则算法等。而DL包括了循环神经网络、卷积神经网络（convolutionalneuralnetworks，CNN）以及深度神经网络（deepneuralnetworks，DNN）
机器学习在心血管精准医疗中的应用机器学习是AI技术分支之一，可分为3种类型：监督、非监督和增强学习，其中增强学习被视为监督学习和非监督学习二者的结合体，目的在于最大化运算的准确性。
（一）监督学习：监督学习是利用人工标记的数据集预测临床转归，适用于解决分类性及回归性问题，但所需数据量大，人工标记耗时多。监督学习算法主要包括：人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、朴素贝叶斯分类器、模糊逻辑以及K?最近邻算法（KNN）。在心血管领域，应用于处理电子病历文本分类、心电图的结果判读、检测心律失常、心肌梗死心电信号分类、超声心动图的图像识别、缺血性心肌病影像数据分析、冠状动脉CT图像数据处理、药物治疗剂量、心血管疾病风险分层、疾病生存预测、临床决策系统等。监督学习的局限性：需要较大数据集训练模型，并且通过其他数据集进行验证；如果训练集存在偏倚，将会影响测试集的准确性。另外，监督学习需要手动标记训练集，预测已知的输出结果。尽管监督学习能够通过多种方式与给定的训练集匹配，自动选择“最好”的假设来匹配数据，但可能导致因学习算法更倾向于某种假设而带来偏倚。
（二）非监督学习：非监督学习是识别隐藏在数据中新的疾病机制、基因型或者表型。与监督学习侧重依据标记病例预测临床转归不同，非监督学习是寻找未被标记的、隐藏在数据中的模式。非监督学习常常用于深度学习。可用于心电图和心脏影像的自动分类、构建左心室腔自动分割参数，寻找心力衰竭、冠心病疾病亚型，指导临床对不同亚型采取个体化治疗。非监督学习的局限性：主要在于对初始聚类模式的识别存在困难，因此，非监督学习模型需要在多个队列中进行验证。除此之外，其需要手工去除噪音数据，并且需要人工标记数据选择合适的算法。因此，为了获得最佳效果，往往需要非监督学习和监督学习的联合应用。
（三）深度学习：深度学习是使用多层ANN模拟人脑的运行，根据输入的数据自动做出预测。应用ANN的深度学习包括：循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）以及深度神经网络（DNN）。深度学习具有强大的图像识别和处理噪声能力，以更高时空分辨率处理人工实时心血管图像，通过整合斑点追踪超声心动图数据，有研究证实机器学习算法能够帮助识别运动员的生理性和病理性心肌肥厚、提高单光子发射计算机断层成像术心肌灌注成像预测阻塞性心脏病发生的能力，自动分析静息状态下冠状动脉CT血管造影下的左心室心肌图像，避免患者经历有创心脏血流储备分数的检测，对川崎病的冠状动脉光学相干断层成像图像的自动分类，心电图异常的检测等。2.深度学习的局限性：其过度拟合可能导致预测效果欠佳。深度学习需要大量的训练数据集，需要各科室与电子病历系统链接之间的紧密联系。此外，深度学习需要具有深度学习能力的设备。另外，多层面深度学习可能增加训练时间，而且建立神经网络同样费时。
人工智能在心血管特定领域的
当前和未来应用
超声心动图
超声心动图可以便捷、及时、经济的评估心脏结构和功能，在诊断和评价心血管疾病方面有重要价值。然而，超声心动图在图像质量和诊断效用方面仍存在相当大的变异性。超声心动图仍然高度依赖于操作者的经验，因此，通过人工智能，可以进行增强和标准化超声心动图评价。
随着ML方法的成熟，包括卷积神经网络用于图像分类，临床超声心动图数据的累积量增加，给超声心动图人工智能平台的研发提供了充足的机会。在这方面的创新可以通过自动测量、病理特征(瓣膜疾病、局部室壁运动异常、心肌病)的识别在治疗中快速应用，可以改进和标准化目前流程。超声心动图人工智能研究的优势和前景在于识别可能提示亚临床疾病或预后的细微或未被识别的影像学特征。
尽管人工智能模型的性能持续改善，但重要的是要承认，人工智能必须克服一些重要的挑战，才能安全地应用于临床实践。与任何模型一样，研发数据的质量和临床特征是必须的参考因素。超声心动图相关的数据数量大且复杂，一个强大的超声心动图人工智能平台将需要对大量研究进行培训和验证，这些研究包括广泛的临床特征、病理特征、超声机器供应商和图像质量等。目前关于超声心动图人工智能的研究通常存在样本规模小、受机构、地理因素、超声心动图机器品牌限制，这就可能存在过度融合和限制平台通用性的风险。此外，目前超声心动图研究很大程度上依赖于人的解释，人在解释和测量方面存在内在的差异性。
超声心动图人工智能代表了一个激动人心的机会，它将彻底改变临床实践。经过验证的超声心动人工智能模型将有能力提高质量，进行即时医疗决策，并促进公平获得诊断评价。预计超声心动图人工智能将影响患者诊治，期待相关改善临床结果和成本效益的临床研究。
心脏核医学
与心脏病学的其他学科不同，人工智能技术已经被纳入心脏核医学的一些常规操作。人工智能算法已被应用于图像处理，允许进行完全自动的单光子发射计算机断层扫描(SPECT)、心肌灌注成像(MPI)运动校正、重建、量化和高水平分析。
商业化和美国食品药物管理局批准的图像软件已经纳入正常心肌灌注分布的数据库，为专家读者提供计算机辅助诊断工具，用于识别低灌注心肌。这些类型的自动化，以及机器学习的数字图像数据，以及人工智能算法的SPECTMPI数据，单独使用或者结合临床特点，进一步提高了冠心病诊断的预后判断价值，为是否血运重建提供合理的临床决策依据。
提高诊断性能在一项单中心研究中，ML算法包含成像变量(通过定量软件进行的静息和压力SPECT的灌注缺失、缺血变化和射血分数变化)在总体患者诊断准确性方面优于单个定量成像参数(86%vs81%;P＜0.01)。ML算法检测阻塞性CAD的曲线下总面积(AUC)(0.92±0.01)也显著高于两个人工读片者(0.87±0.01和0.88±0.01;P＜0.05)。使用不同的数据集，同一组人创建了集成临床和成像变量(由自动化软件生成的总灌注不足[TPD])的人工智能算法。研究证明ML(87.3%±2.1%)的准确性高于一个或者两个专家读片者(82.1%±2.2%)或自动TPD(82.8%±2.2%)。在检测检测阻塞性CAD方面有更高的敏感性。一项名参与多中心研究显示：无已知CAD的患者使用SPECT扫描仪也发现与传统相比，深度学习(DL)利用原始和定量的MPI极地图的AUC值均更高。基于这些研究，人工智能算法在预测梗阻性CAD方面比目前的临床方法提高了大约2.5%。其他研究发现一致，与专家医师视觉分析相比，训练有素的神经网络在识别特定冠状动脉狭窄病变引起的低灌注分布方面具有类似的良好性能。
治疗和预后预测。在首次MPI扫描后90天内进行相关侵入性血管造影的例SPECTMPI研究中，人工智能方法也被用于预测疑似CAD患者的早期血运重建。通过ML算法对几个自动衍生的影像学变量和临床参数进行整合，包括性别、高血压和糖尿病史、基线心电图ST段压低、运动心电图和临床变化(总共33个变量)，以预测血运重建事件。ML预测血流量重建的AUC(0.81±0.02)与单个医生的AUC(0.81±0.02)相近，优于另一个医生的AUC(0.72+0.02;P＜0.05)。因此，在本研究中，ML在预测MPI后早期血运重建方面与有经验的医生相当或更好。在预后方面，Betancur等人研究了例SPECTMPI患者，并将28个临床、17个压力测试和25个成像变量(包括TPD)整合到人工智能算法中来预测主要心脏事件。在超过3.2+0.6年的随访中，他们比较了AUC对以下结果的预测:(1)ML与所有可用数据(ML