人工智能（AI）和机器学习几乎可以影响人类疾病的各个方面，心脏病学也不是这种趋势的例外。心脏病学中，人工智能和机器学习的应用前景是提供一套工具来为医生服务，以增强和扩展诊疗有效性。此外，患者开始需要更快、更个体化的治疗，这也需要医生和医疗保健系统提高效率。

本文为临床医生提供了人工智能和机器学习相关方面的指南，回顾了迄今为止心脏病学中这些方法的选定应用，并确定了心血管医学如何在未来的发展中融入人工智能。相关报告发表在2018年6月的《J Am Coll Cardiol》。

首先，本文回顾了与心脏病学相关的预测建模概念，如特征选择和频繁的陷阱，如不正确的二分法。

其次，本文讨论了监督学习中的常用算法，并回顾了心脏病学和相关学科中的选定应用。

第三，本文描述了深度学习和相关方法的出现，这些方法统称为无监督学习，在一般医学和心血管医学中提供了背景实例，然后解释了如何应用这些方法来实现精确心脏病学和改善患者结果。

那么，心血管领域将从机器学习和人工智能中获得什么？

心血管专家基于数据对患者照护做出决策，与其他领域相比，他们更倾向于拥有更丰富定量的数据。尽管存在一些潜在的缺陷，但很明显，基于数据做出决策的最佳方式是AI技术。因此，心血管专家需要将AI和机器学习纳入诊所。实际上，随着可及的患者层面数据量的不断增加，我们继续将新的复杂生物医学数据流纳入临床，人工智能很可能就此成为临床医学实践的必要条件。

然而，将AI纳入心脏病学并不是临床医生应该担心的事情，而是应该接受的改变。人工智能将推动改善患者照护，因为医生将能够比以往更深入地解释更多数据。强化学习算法将成为医生的伴侣与辅助工具，不引人注意的辅助医生和简化临床照护。无监督学习的进步将使患者疾病得到更好的表征，并最终出现更好的治疗选择并改善结局。虽然目前机器学习通常由经过专门培训的人员进行，但将来部署这些方法将变得越来越容易和商品化。医生在培训和职业生涯中获得的病理生理学和临床表现的专业知识仍然至关重要。因此，医生应该在决策中发挥主导作用。

人工智能和机器学习在医疗健康领域的应用正在重塑整个行业的形貌，未来医生借助人工智能对病人进行诊断和健康管理将成为大势所趋。

英文链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29880128

（选题审校：闫盈盈 编辑：王淳）

（本文由北京大学第三医院药剂科翟所迪教授及其团队选题并审校，环球医学资讯编辑完成。）

（专家点评：人工智能在医疗中的应用目前得到了全球的广泛关注，不单在心血管领域，在眼科、皮肤病、白血病等方面目前都有突破性进展。本文重点对心血管领域人工智能的方法与应用进行了详尽综述，值得详细阅读全文。）