人工智慧在心血管醫學中的應用與未來展望

Table of Contents

1. ⭐️ 人工智慧在心血管醫學中的應用
   • 介紹會議內容
2. ⭐️ 艾茲西卜航海探險與艾茲西卜心臟疾病發現
   • 揭示艾茲西卜的博取心血管醫學創新意識
   • 支持艾茲西卜造成革命性進展的概念
3. ⭐️ 人工智慧與醫療創新的趋势
   • 分析人工智慧對醫療領域的重要性
   • 探討医疗界对人工智慧的信心與願景
4. ⭐️ 人工智慧應用於早期疾病檢測
   • 初步介绍早期疾病檢測的重要性
   • 分析人工智慧在檢測疾病方面的應用
   • 評估心臟疾病的無痛檢測方式
5. ⭐️ 人工智慧與心臟疾病檢測的突破
   • 介紹深度卷積神經網絡的基本原理
   • 詳細分析利用深度卷積神經網絡進行心臟疾病檢測的過程
6. ⭐️ 艾茲西卜的心臟疾病檢測研究
   • 介紹艾茲西卜的大數據庫
   • 解釋如何利用大數據進行訓練
   • 分析測試結果的可靠性和科學性
7. ⭐️ 心臟疾病檢測的潛在應用範圍
   • 討論基於心電圖的檢測的應用前景
   • 探索將心臟疾病檢測普及到家庭和醫療場所的可能性
8. ⭐️ 人工智慧在醫學實踐中的挑戰與可能性
   • 評估在實際醫學實踐中部署人工智慧的挑戰
   • 分析人工智慧在改善病患結果方面的潛力
9. ⭐️ 未來展望與開放問題
   • 討論人工智慧在心血管醫學領域的未來發展趨勢
   • 提出尚待解決的問題與展望

⭐️ 人工智慧在心血管醫學中的應用

人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在醫療領域的應用日益受到重視，對於心血管醫學的貢獻也格外引人注目。本文將深入探討人工智慧在心血管疾病檢測與早期預防中的潛力，以及可能帶來的突破性創新。通過這場會議，我們希望能夠匯聚不同專業領域的專家，共同探討AI與醫療的未來發展趨勢，並致力於將這些創新技術應用於實際醫學實踐中，為患者提供更好的治療方案。

⭐️ 艾茲西卜航海探險與艾茲西卜心臟疾病發現

卡爾·馬斯特斯為了踏上一場富有冒險精神的航海探險，於1836年登上了他的船“HMS Beagle”。他站在一個水下的山頂懸崖上，即將開啟他職業生涯中最重大的發現之一——進化論。從這些圖片中，我們可以開始思考他所觀察到的事物，以及這些觀察結果如何支撐著這個理論。這個水下生態系統充滿了各種不同的生命形式，它們相互協調、互相支持、互相餵養。然而，如果你從一英里之外的地方取出10,000立方英尺的水，它可能幾乎沒有生命存在。如果你觀察島嶼表面，也可能發現其中沒有生命跡象。當然，那個人就是達爾文，他描述了進化理論。史蒂芬·約翰遜在他的著作中提到，也許這也適用於想法的產生過程，想法之間相互滋養，在某種程度上，我們相信這也是真實的。在我們的會議上，我們希望邀請企業家、資本家、醫生、提供者、工程師和AI專家共同交流想法，相互滋養，這也是梅奧醫學中心的傳統。我們以患者為中心，匯聚各種專業領域的專家，而AI工程師則成為了我們新加入的“物種”。他們與我們一起進行循環病房查房，參與心臟起搏器植入、心臟導管消融手術、壓力測試和超聲心動圖等過程。在這個過程中，我們的AI工程師提出了一些問題，例如“為什麼你這麼做？” 而我們開始思考“為什麼我們要這樣做？” 我們發現了新的洞察力。現在，我將與您分享一個例子。

⭐️ 艾茲西卜的心臟疾病檢測研究

在接下來的十分鐘內，我們將關注一個問題：檢測那些尚未發生或隱藏的疾病。傳統的心血管醫學模式是：當患者感覺良好時，突然發生嚴重疾病，如中風、心臟病發作或猝死。然而，我們也知道，導致冠狀動脈狹窄或心律失常的生理代謝失調可能已經在幾十年內持續進行，而且在冠心病的發展之前會發出一些信號，只是我們不知道如何解讀它們和發現它們。因此，我們決定專注於檢測隱藏的心臟疾病或無症狀左心室功能障礙，即主要泵的心臟左心室功能減弱，而患者可能無感。這對人們的健康非常重要，因為它影響著全球2%的人口，超過700萬美國人，超過60歲的人口中有9%。如果你的心臟功能虛弱，有一些被5個專業協會指南認可的藥物可以預防症狀的發生，延長壽命。還有可以進行植入的設備可以起到相同的作用。我們通常使用超聲心動圖來進行篩查，但這在大多數非三級醫療中心很昂貴，而且你必須請假去進行檢查，對於超過半數的美國人來說，可能需要開車一個多小時才能到達一個能夠進行測試的專科醫生診所，同樣可以用於CT掃描。我們知道，每個心臟細胞（心肌細胞）都產生電壓，如果你將一個放大器連接到心臟細胞內的微電極上，並將另一端連接到細胞外液的參比電極上，你會看到心臟肌肉收縮時電壓的變化，這就是心臟信號和協調收縮的方式。當你將數百萬個心臟細胞組合在一起，實際上形成了一顆心臟，並在體表上記錄電信號時，我們得到了心電圖（ECG）或心電圖（EKG），它們是同一個意思。問題是，從心電圖中，你能否判斷是否有心臟主泵功能虛弱呢？簡單的答案是，根據大多數醫生的觀點，不能。從心電圖中我們可以獲得很多信息，但是識別心臟主泵功能虛弱是不太可能的。然而，我們假定深度卷積神經網絡可以被訓練來識別ECG中的低射血分數或心臟主泵的強度。心電圖是無痛的、便宜的，到處都可以做，並且具有可擴展性。我們擁有一個非常大的資料庫，其中存儲著數百萬人的500赫茲的十秒心電圖樣本。這些數據是根據患者的匿名同意進行存儲的。我們使用了數十萬個心電圖和超聲心動圖的對應樣品來訓練神經網絡。很多人對神經網絡和它的工作原理都非常熟悉，但對於那些不熟悉的人，我們來做一個簡要介紹。神經網絡從數據中學習，數據訓練神經網絡，有時候被形容為孩子學習的方式。當你拿著一個球狀果實問一個孩子：“這是一個蘋果還是一個橙子？”“通過反覆演示，孩子學會了如果它有一個桿，它是一個蘋果，如果它是橙黃色，它更有可能是一個橙子。同樣地，我們向網絡展示了數十萬個ECG，告訴它這一個的射血分數是35%，下一個是55%，經過成千上萬個例子後，我們給它一個ECG，詢問它它是什麼，是否有心臟主泵功能呢？以下是我們的研究結果：我們發現這項測試的功能非常優秀。測試是用接收器操作特性來衡量的，曲線下面積是測試的好壞的指標。一個完美的測試值為1.0，如果它告訴你患有疾病，那麼你確實患有這種疾病；如果它告訴你你沒有疾病，那麼你確實沒有這種疾病，曲線下面積為0.5是一個隨機猜測的值。而這項測試是用於判斷電腦識別心臟主泵功能虛弱的能力，其值為0.93，這是一項非常強大的醫學測試。以下更令人驚訝的是，如果心電圖顯示你有一個心臟主泵功能虛弱，檢查卻顯示正常，我們將其稱為假陽性。如果你追踪假陽性的人五年，他們有近四倍的風險發展心臟主泵功能虛弱。好像測試能夠預測未來一樣，但我們當然知道並不是這樣，測試是檢測到心臟細胞的電信號異常，而在很多情況下，心臟細胞（心肌細胞）會受到某種疾病的影響，以至於它們在無法有效地泵血之前就無法形成正常的電信號。這對醫學界來說非常重要。

該測試的有趣之處在於，我們想知道如果我們也告訴網絡ECG的病人的年齡和性別這些能否獲得更好的結果。以下是非常驚人的發現。性別的曲線下面積接近0.97，幾乎是一個完美的測試。也就是說，根據心電圖，這個網絡能夠更好地判斷你的性別，比大多數走在街上的人還要準確。年齡方面，結果稍有變化，但在幾年內仍有一定的變異性。我們認為，也許心電圖年齡是你的生理年齡，而不是你的實際年齡。我們仍在繼續探索這個問題，但我們注意到，對於某些人來說，有一個大於一的年齡因素。也就是說，按照實際時間過去的每一年，你的心電圖年齡增加了超過一年。當然，這可能意味著這些人過著健康的生活，注重鍛煉，真正比時間流逝慢。

我們還遇到了一個非常有趣的案例：一個在38歲時看起來像50歲的男人，到了50歲時幾乎70歲，然後他變年輕了。我在想是什麼原因讓你突然失去了這麼多年，結果他接受了心臟移植手術，這突出了這個測試的威力。這種測試可能在讀取生理年齡方面具有潛在的能力，這個例子中他接受了一個更年輕的心臟。這些工具是具有大規模應用能力的。我們與一家將電極安裝在聽診器上的公司合作，這將使任何護理人員實際上可以隨時隨地擁有一位心臟專家，以進行心臟疾病的檢測。同樣地，我們還與一家將其與智能手機相連接的公司合作，這樣人們在家中可以使用這種測試方法來檢測是否有心臟泵血功能虛弱，或者醫生也可以看到他們給予的藥物如何使心臟泵血功能變強或者變弱。我們已經突出了一些潛在的應用，但所有這些都需要經過證實和驗證。新的測試非常令人興奮，它有可能對健康產生积极影響，但在將其應用於實際的醫學實踐之前，我們需要確認它是否能如我們所期望的那樣，改善結果。現在，讓我們來總結一下，如果你對人工智慧在醫學中的應用以及心血管醫學的這個項目感興趣，特別是在我們的項目中，我們將邀請AI專家、醫學專家和創業家們一起分享想法、交流心得，共同推動這些創新技術能夠更好地造福患者。