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心电图，心电图，地震心动图和健康志愿者和瓣膜心脏疾病患者的心脏心态变异性分析
摘要：心率变异性（HRV）是反映自主神经系统活性的连续心跳之间间隔的生理变化。传统上根据心电图（ECG信号）评估了此参数。地震心动图（SCG）和/或陀螺仪（GCG）用于监测心脏机械活动；因此，它们可以同时使用HRV分析和瓣膜心脏病（VHD）的评估。这项研究的目的是比较健康志愿者和瓣膜心脏疾病患者中的时间域，频域和非线性HRV指数，从心电图，地震心动图（SCG信号）和陀螺仪信号（GCG信号）获得。对时间域，频域和非线性心率变异性的分析是对来自29位健康男性志愿者注册的心电图和害经心电图进行了分析，并在美国纽约州纽约市哥伦比亚大学医学中心（美国，美国纽约市）注册了30名瓣膜心脏病患者。HRV分析的结果表明，尽管VHD对SCG和GCG波形的影响影响，但与ECG，SCG和GCG信号计算出的HRV指数有很强的线性相关性，并证明了HRV分析的可行性和可靠性。
算法用于预测未选择队列中心脏声音的瓣膜心脏病
目的：本研究旨在评估最先进的机器学习算法的能力，从一般人群中的数字心脏声音记录中检测瓣膜心脏病（VHD），其中包括无症状病例和疾病进展的中间阶段。方法：我们使用带有数字听诊器从Tromsø7研究中的2124名参与者中的数字听诊器收集的带注释的记录训练了一个复发性神经网络，以预测心脏声音的杂音。预测的杂音用于预测通过超声心动图确定的VHD。结果：检测到主动脉狭窄（AS）的存在，灵敏度为90.9％，特异性为94.5％，曲线（AUC）下的面积为0.979（CI：0.963 - 0.995）。至少在AUC为0.993（CI：0.989 - 0.997）中检测到的中等程度。中度或更大的主动脉和二尖瓣流体反流（AR和MR）的AUC值分别为0.634（CI：0.565 - 703）和0.549（CI：0.506 - 0.593），当临床变异添加为预测者时，临床变异时增加到0.766和0.677。AR的AUC分别为AR和MR，分别为0.756和0.711。共同筛查有症状的反流或狭窄的存在，导致AUC为0.86，为97.7％的AS病例（n = 44），并且检测到了所有12 ms病例。结论：该算法在检测到一般队列中表现出卓越的性能，超过了对选定同类群体的类似研究的观察结果。基于HS音频的AR和MR的检测较差，但有症状的病例的准确性要高得多，临床变量的包含可以显着提高模型的性能。
N. Ezemba，I。A. Nwafor，C。I. Ngene，J。C. Eze 1 6 4 3 5 7
•OHS为风湿性VHD患者带来了缓解。•在尼日利亚与RHD的斗争在贫困和无知倾向于RHD，随后的晚期演讲以及无法负担OHS的情况下仍然是压倒性的。•政府的支持不足和不一致的支持继续阻碍了所需的基础设施和高技能的人力的发展。•在没有外部帮助的情况下，在与RHD的战斗中胜利。•即使进行心脏任务，接受挽救生命的心脏手术的途径仍然糟糕透顶，在2022年底，尼日利亚的全类累积累积总共有214次开放性心脏手术。•超出定期飞行任务，是技能转移，训练和重新训练，持续的指导和支持主队的刻意，有时的目标，以实现所需的胜利。
审查主动脉狭窄筛查，诊断和管理中的人工智能
将人工智能（AI）整合到主动脉狭窄（AS）的临床管理中，已重新定义了我们对这种异质瓣膜心脏病（VHD）评估和管理的方法。虽然瓣膜条件的大规模早期检测受社会经济限制的限制，但AI通过利用常规工具（包括心电图和社区级的听觉）提供了一种具有成本效益的替代解决方案，从而促进了早期检测，预防，预防和治疗。此外，AI阐明了AS的多样性，曾经认为是统一的条件，可以进行更细微的，数据驱动的风险评估和治疗计划。这为重新评估AS的复杂性并使用数据驱动的风险分层以外的传统准则来重新评估的复杂性提供了机会。AI可用于支持治疗决策，包括设备选择，程序技术以及以可复制方式对经导管主动脉瓣置换（TAVR）的随访监视。在认识出显着的AI成就的同时，重要的是要记住，由于潜在的局限性（例如其偏见易感性）以及医疗保健的批判性质，AI仍需要与人类的合作。这种协同作用为我们对AI在AS临床途径中有前途的作用的乐观观点的基础。