心力衰竭 (HF) 在全球普遍存在。由于多种病理生理学和病因，它是一种动态疾病，具有不同的定义和分类。HF 的诊断、临床分期和治疗变得复杂且主观，影响患者的预后和死亡率。人工智能 (AI) 等技术进步在医学中发挥了重要作用，并越来越多地用于心血管医学，以改变药物发现、临床护理、风险预测、诊断和治疗。针对 HF 患者的医疗和外科干预在很大程度上依赖于 HF 的早期识别。HF 的住院和治疗费用很高，再入院增加了负担。AI 可以通过识别模式并将其用于 HF 管理的多个领域来帮助提高诊断准确性。借助心电图分析、高级心脏成像、利用生物标志物和心肺压力测试，AI 在提供早期检测和精确诊断方面显示出良好的前景。然而，它的挑战包括数据访问、模型可解释性、道德问题以及在不同人群中的普遍性。尽管人们不断努力完善 AI 模型，但它表明 HF 诊断的未来前景光明。在应用排除和纳入标准后，我们​​在 PubMed、Google Scholar 和 Cochrane Library 上搜索了可用的数据，找到了 150 篇相关论文。本综述重点介绍 AI 近年来对 HF 诊断的重大贡献，彻底改变了 HF 治疗和结果。