摘要
心血管类疾病已成为全世界人类健康威胁的主要原因之一。因医疗科技的不断发展和进步，医学临床数据的规模和搜集能力也呈现出指数级增长，使得人工智能技术在心血管类疾病的诊断治疗中起到越来越重要的作用，医学领域也普遍认为这是现代循证医疗向未来精准医疗发展非常主要的技术基础。心血管疾病的临床诊断、筛查、以及医疗方案的制定，对于可视化的医疗功能检查具有很高的依赖性，而人工智能技术最重要的优势之一，就是对可视化资料的融合与处理。本文将在就人工智能在心血管疾病的筛查诊断和健康管理的应用上进行研究分析和展望。 人工智能在心血管疾病的临床诊断及其健康管理中的技术能力得到了过往的成功验证，但不同的算法模型因开发者和应用环境的巨大差异，在实际的临床诊断操作及结果的解读上都是存在差距的，本文将就心血管疾病数据在不同的人工智能算法处理进行相关的实验设计和结果分析，就此得到诊疗结果更佳的心血管病人工智能辅助筛查模型。 在具体的实验设计中，由于心血管疾病的临床诊断以及处理方案目前与人工智能技术相关的大部分研究，都是基于当前病患及受检者的病史及个人信息等重要资料，以及可视化的心血管医疗影像资料。基于这两种主流资料，本文试图从既有的病患健康指标和病历病史等信息中提取关键特征，利用机器学习技术进行早期筛查，并且建立一个有效的心血管疾病早筛模型;同时使用目前在医疗机构临床应用中广泛使用的影像学检查，在实验中尝试用更适宜的医疗影像算法模型。两种模型对于数据来源及检测方式的要求均不高，故而适用于比较普遍的成本门槛低且快捷无创的日常临床诊疗应用中，具备推广在心血管疾病的临床诊断及健康管理的大规模使用中的条件。本文也就此展望了基于人工智能技术的心血管病诊疗和早筛管理，未来结合互联网平台的商业落地模式，为大规模普及和推进我国医改处方中较为重要的强基层及分级诊疗理念提供一个初步的理论模型。 期待随着人工智能的技术发展及其相关临床使用工具的标准化和普遍化，人工智能技术能在心血管疾病诊治方面的技术能力也会有突破性的长足进展。
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