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人工智能在心脏病学领域的临床应用即将迎来十年
摘要 人工智能 (AI) 被誉为第四次工业革命，其对人们生活的影响日益加深。医学领域对人工智能应用的研究正在迅速发展。这场革命有望实现更精确的诊断、简化的工作流程、提高医疗服务的可及性，并对不断增长的全民数据集提供新的见解。虽然一些应用已经进入当代患者护理领域，但我们仍处于医学领域人工智能时代的早期。尽管这些新技术很受欢迎，但许多从业者对人工智能方法、其优点和缺陷缺乏了解。本综述旨在提供有关机器学习 (ML) 一般概念的信息，特别关注此类技术在心血管医学中的应用。它还阐述了与人工智能医学应用相关的研究的当前趋势。随着新的可能性出现，新的威胁也随之出现——承认和理解它们与理解 ML 方法本身一样重要。因此，还要注意关于人工智能工具的验证和安全性的当前意见和指南。 （Cardiol J 2021；28，3：460–472）关键词：机器学习、人工智能、心脏病学
心脏病学第一年学员的角色描述 - 职业
关于培训医院凯恩斯医院，凯恩斯医院是昆士兰州远北部的大型区域卫生服务，为延伸到北澳大利亚北部边境的人口提供了广泛的心脏服务。该单元包括带有2个CATH实验室的大量介入心脏病学服务，24-7个主要PCI服务以及用于ASD / PFO闭合和气球瓣膜成形术的结构性程序。心脏成像服务包括经胸膜和经食管超声心动图，心脏CT和心脏MRI。胸痛通道由心脏病学单元进行管理，并进行了住院和门诊应力测试和应力回声。电生理服务包括EP研究和消融，PPM，CRT，ICD植入，日常设备诊所和远程监测诊所，尤其是农村和远程患者。有一个12床CCU和12床心脏病房，具有遥测能力。有一个活跃的心脏研究部门，涵盖了更大的跨国试验，以及与詹姆斯·库克大学合作的当地研究者领导研究。结构化教育计划包括每周教学和多学科会议以及每月期刊俱乐部。有大量的土著人口，重点是护理的文化方面，以及风湿性心脏病的高流行。高级学员广泛参与了范围内的计划。心脏病部由8.9 FTE心脏病专家组成。那里有2个高级学员职位（认可了12个月），4个基本学员职位和2个居民。该单位流失了大约65万人的人口。凯恩斯医院在独特的澳大利亚环境中提供了出色的培训。汤斯维尔大学医院（TUH）汤斯维尔大学医院心脏服务部门是北昆士兰州的第三次心脏转诊部门。心脏病学部门是包括心胸外科手术的整体手术服务组的一部分。TUH提供了各种成人心脏病学和心脏手术（移植除外）。心脏导管插入套件配备了2个导管实验室。进行了包括TAVR在内的所有成人心脏导管，PCI，EP/EP/EPI/设备植入和结构性心脏病程序。心脏研究单元配备了5个最先进的回声机，包括3D成像能力。与放射科的结合，TUH正在开发CTCA/心脏MRI服务，该服务将由两个部门运营。提供的其他服务包括Holter，Absuratory BP监控，压力测试和活动记录器。成人先天性心脏服务服务与TPCH的来访专家一起运行。住院护理是通过专用的心脏病房和冠状动脉护理部门，重症监护病房，胸痛评估单位和心力衰竭服务。外展诊所在伊萨山和棕榈岛以及西北卫生服务局得到了支持。心脏服务由9.3个FTE心脏病专家和3名心胸外科医师组成。除了7位基本医疗学员/PHO和一名共享呼叫的PCI研究员外，还有2个心脏病学高级学员职位（经过2年的培训）。研究受到积极的鼓励，并分配了一个从该职位开始的项目。Mackay Base Hospital（MBH）Mackay Base医院心脏病学部为MACKAY地区人口提供了完整的介入，非惯用和起搏服务的范围。心脏导管套房配备了IVU，OCT和FFR的现代设施。在过去的12个月中，进行了900张血管造影，280个PCI和120 ppm的插入。自2021年以来一直运行的主要PCI服务。心脏研究单元配备了3台具有3D成像能力的回声机。每年进行大约5000种研究，包括透经通行证超声心动图和应力回声。提供的其他服务包括Holter，Absuratory BP监控，压力测试和活动记录器。有现场CTCA和心脏MRI服务。心力衰竭服务支持住院护理。有一个短暂的住宿单位，可容纳低风险的胸痛入院。心脏手术输入来自汤斯维尔医院，每周心脏团队会议。有与TPCH教育计划的视频会议链接，例如ECG Morning Run和Echo论坛。心脏病部由5.6 FTE心脏病专家组成。Mackay Base Hospital已获得学院的认可，可以进行12个月的高级培训。有2个心脏病学学员，旋转3到12个月的约会，由5位PHO/注册员，5名JHO/SHOS和4名实习生提供支持。
24-CME-23D7VR-MPR心脏病学2024会议宣传册v.11a 1_19_24.indd
我们目前正在度过盛行和艰难的时期。技术创新在许多方面迅速影响了我们的医疗保健模式。人工智能（AI）的发展突出了我们定期进行的许多偏见，错误和错误判断，同时阐明了治疗艺术的本质和价值 - 任何算法或机器都无法替代的技能。在我们的小儿和先天性心血管疾病中，证据基础通常受到限制，因此，良好实践通常是基于周到和临床“智慧”的。有趣的是，如何在我们的空间中对AI的影响浪潮如何照顾。尽管我们不太可能看到提供商很快就会完全被自动化机器取代，但可以肯定地假设确实拥抱AI并探索其优势的从业者将取代那些没有的人！
心脏病学人工智能的发展脉搏：对最先进大型语言模型在临床心脏病学中的潜在应用进行全面评估
LLM 在医学领域有许多潜在应用，包括支持临床决策、知识检索、总结关键诊断结果、分类患者的主要护理问题、提高患者的健康素养等 (2)。它们具有通过加速数据分析、文献综述和参考文献来实现学术研究现代化的巨大潜力 (4-6)。LLM 可以协助完成重复的医院任务，例如撰写出院信和分析大型数据集以识别模式、风险因素和结果预测 (3,7-9)。为了将这些高级模型部署到现实世界的临床环境中，我们开发了一个原型移动应用程序“Dubravka”，它集成了用户特定的医疗数据并与大型语言模型交互。该应用程序旨在成为心脏病学领域个性化、以指南为导向的患者护理的垫脚石 (10-18)。
SonoSite 超声系统用户指南 - 折扣心脏病学
SonoSite 系统具有各种配置和功能。本手册中介绍了所有配置和功能，但并非每个选项都适用于您的系统。系统功能取决于您的系统配置、换能器和检查类型。SonoSite 系统是一种便携式、软件控制的超声系统。它具有全数字架构。它用于获取和显示高分辨率、实时、2D、彩色能量多普勒 (CPD)、定向彩色能量多普勒 (DCPD)、组织谐波成像 (THI)、M 模式、脉冲波 (PW) 多普勒和连续波 (CW) 多普勒超声图像。该系统具有心电图 (ECG)、电影查看、图像缩放、标记、活检、测量和计算、用于图像传输的串行连接、图像存储和查看、打印和录制，并能够将多普勒与音频输出一起存档到录像带。系统设置还具有支持英文字符集光学字符识别 (OCR) 的选项，用于时间、日期、患者姓名和患者身份识别。 OCR 屏幕字符针对 ALI 提供的 ALI NewPORT DICOM 图像捕获站外围设备进行了优化。有关 ALI NewPORT 2.1 的更多信息，请参阅 ALI NewPORT 2.1 图像捕获站用户指南。目前，系统支持以下传感器：• C8/8-5 MHz 8 毫米微曲面阵列
胎儿心脏病学中的机器学习：预期结果 - Lirias
摘要 在胎儿心脏病学中，成像（尤其是超声心动图）已被证明有助于诊断和监测可能与多种胎儿疾病相关的心血管系统受损的胎儿。目前使用不同的超声方法来评估胎儿心脏的结构和功能，包括传统的二维成像、M 型和组织多普勒成像等。然而，评估胎儿心脏仍然具有挑战性，主要是因为胎儿的不自主运动、心脏体积小以及一些超声检查员缺乏胎儿超声心动图方面的专业知识。因此，使用新技术来改善原始获取的图像、帮助提取测量值或帮助诊断心脏异常对于最佳评估胎儿心脏非常重要。机器学习 (ML) 是一门计算机科学学科，专注于教计算机执行具有特定目标的任务，而无需明确编写如何执行此任务的规则。在这种情况下，
新的患者访问表格实验室-NSC心脏病学
性别出生时性别[]男性[]女性出生日期：MM/DD/YYYY社会保障＃：[]已婚[]单人[]寡妇[] Information to Front Desk Policy Holder's Name: Relationship to Patient: Policy Holder's Phone #: Policy Holder's SSN: Insurance Co: Insurance ID #: Insurance Co Address: Policy Group: Policy Holder's DOB: I consent to have messages regarding test results and appointment reminders left on a voicemail: (Initial) Voicemail/Home #: Voicemail/Cell #: Voicemail/Business #: I do not consent to have messages regarding my test results or appointment reminders在任何语音邮件上：（初始）
心脏保护预防软件包-NSC -Cardiology
请随时与您的医生讨论参与临床试验的可能性。当前，所有试验均通过卡明和约翰溪办公室进行。我们的研究护士也可以与您联系，如果他们确定您有资格参加试验。我为什么要参加？在广泛使用之前，您可以访问有前途的研究治疗。您可以帮助开发将来可能会帮助他人的医疗治疗。您可能会受益于您或您的医生可能不知道的替代治疗方法。您可以在审判期间免费获得助学金。通常，临床试验中的患者的表现要比常规临床护理的患者要好，因为无论您是哪种手段，通过专门的搜索协调员会更频繁地看到您，这可能有助于早日确定任何健康问题。
心脏病学中的人工神经网络：数值和文本数据的分析
医疗方法、设备和仪器的密集发展使得检测疾病的新指标（标记物）成为可能[1–3]，从而提高了诊断质量，这对于心血管疾病（CVD）尤其重要[4–6]在工业中心。然而，诊断特征数量的增加意味着处理时间的增加和医生系统化过程的复杂化，因为临床数据通常是零散的，既可以以定量指标的形式呈现，也可以以图像和文本数据的形式呈现。通过引入风险量表可以部分解决这一问题，心脏病学和心脏外科领域的典型例子有SCORE、TIMI、CRUSADE、GRACE等。 [7, 8]。尽管这种方法已被证明具有很高的效率，但这些秤有一个明显的初始缺点——人为限制了半自动计数所必需的构造参数[9]。此外，量表在与用于创建或验证该工具的人群相似的人群中表现相当良好，这可能会导致其他人群的估计出现严重偏差[9]。值得注意的是，患者的医疗检查、病史和体格检查会形成大量数据，这些数据可能有助于预测结果、做出诊断和确定在扩展方法中通常不会考虑到的风险。因此，