人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维等信息过程进行模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
根据不完全统计，我国心血管病现患人数3.3亿，其中冠心病1,万、脑卒中1,万，死亡率高居所有疾病的首位，其中农村为45.91%，城市为43.56%。针对以上现状，国家制定了《“健康中国”规划纲要》，指出到年，将由于心血管疾病引起死亡率降低30%。面对如此庞大的患者群体，我国的医疗资源却是有限和匮乏的，所以，急需一种高效的疾病筛查方式。而AI人工智能的出现，将为国家解决很大的问题，目前，人工智能的应用已经涉及很多领域，在心血管疾病领域，AI也已涉及很多方面，例如在心血管疾病治疗中的应用、防控中的应用、AI在心电监测中的应用等等。尤其在最近10年中，AI已经在心血管疾病的筛查、自动分析、诊断等方面展现出强大优势。一、AI在心电监测中的应用心电图检查是判断各种心血管疾病（包括心律失常、心肌缺血、心室/心房肥大、心梗等）最简单、便捷、经济的无创检查手段，是心血管疾病检查的基石。现已广泛应用于临床对心血管疾病筛查、诊断、治疗、康复等环节，是目前心血管疾病大数据的流量入口。现有的心电图技术，正在面临诊断困难、效率低下、成本过高等问题，而AI人工智能系统的应用，将大大解决传统检测手段的痛点问题。1.心律失常诊断、房颤筛查：单导联心电贴片是一种便捷的监测设备，可以检测72种异常心电，包括心房颤动（简称房颤）、心房扑动、房室传导阻滞、期前收缩等心律失常事件，而且准确度更高，分为家庭版和医用版两个版本，家庭版可以通过手机APP查看心电波形，医用版有专业医护人员24小时后台监测。2.心肌病的筛查：12导联心电贴片是一种更加专业的监测设备，与后台大数据进行匹配筛选，解决4大类问题，包括房室肥大、心肌梗死、心肌缺血及心律失常，AI系统会自动识别相关波形并给出诊断，可以覆盖16大类、种异常心电.不仅获得了中国食品药品管理局的认证，也获得了美国FDA和欧盟CE的认证，也是唯一获得美国和欧盟双料认证的AI系统。二、AI在多模态心血管影像大数据中的应用1.AI对超声心动图的自动化诊断及预后评测：超声心动图是诊断心血管疾病的常用方法，但由于图像质量等原因，即便同样的图像经不同检查者判读仍可能存在差异，因此结果常常依赖于检查者的经验。有报道发现AI的模式识别可在92%的病例中实现对LVEF的快速、自动测量；AI对心房、心室内径测量和计算相比人工测量，可实现更高的准确度。利用CNN算法对肥厚型心肌病、心脏淀粉样病变和肺动脉高压等3种疾病进行自动诊断的统计量分别达到0.93、0.87和0.85。此外，在住院的心脏疾病患者中，通过深度学习其超声心动图的各项参数，甚至可以预测患者的住院死亡率。以上结果说明AI对于超声心动图的自动化诊断及预后预测具有广泛应用前景。2.AI辅助的CT血管成像（CTA）智能分析评估冠心病：冠状动脉钙化积分（CCS）是心血管事件的重要预测因素，利用CNN算法对低剂量胸部CT图像进行深度学习，从而计算得出CCS，与冠状动脉CTA获得的CCS具有良好的一致性，可用于人群的心血管事件风险筛查与预测。有创血流储备分数（FFR）是确定冠状动脉狭窄有无血流动力学意义的金标准，深度学习还能够根据普通冠状动脉CTA图像预测出具有血流动力学意义的冠状动脉狭窄，与有创FFR相比准确度在70%以上。基于冠状动脉CTA的FFR（CTFFR）可以通过流体动力学从而模拟有创FFR，敏感度和特异度分别达到0.85和0.79。在最近的一项研究中，通过AI机器学习的方法得到的CTFFR与流体动力学得到的CTFFR相关性达到0.（P0.），与有创FFR之间的相关性为0.（P0.），并可将计算时间缩短至原来的1/80，大约仅需1~2s就能完成计算。基于机器学习得到的CTFFR可能成为CTFFR未来的发展趋势之一。3.基于单光子发射计算机断层显像（SPECT）影像的AI诊断：SPECT的心肌灌注成像（MPI）是临床上评估心肌缺血的重要方法，研究发现对SPECT图像进行深度学习，从而预测冠状动脉阻塞性病变，并通过冠状动脉造影进行验证，结果显示深度学习对冠状动脉阻塞性病变的预测价值高于临床上常用的负荷SPECT显像方法。另有研究报道通过机器学习结合患者临床资料与单纯机器学习结合SPECT图像得到的算法相比，在诊断冠心病方面具有比单纯机器学习SPECT图像或临床医生更高的准确度。随访3年发现，机器学习结合患者临床资料与SPECT图像得到的算法与单纯机器学习结合SPECT图像相比，对主要心血管事件的预测更准确。上述研究结果提示，AI不仅可结合患者临床资料进一步提高SPECT对冠心病诊断的准确性，还能提高对冠心病患者预后的预测价值。4.基于MRI影像的AI诊断：心脏核磁共振（CMR）由于其成像分辨率高、无辐射、可进行钆对比剂延迟强化（LGE）等优势可用于对心脏功能的精确评估和心肌病变的准确诊断。但CMR的图像处理，特别是对左心室分段处理耗时较多，且对医师的技术要求较高。研究发现，深度学习可用于CMR图像左、右心室及心房的自动分割及心腔大小的测量，准确度与临床专家接近。对急性心肌炎的患者，钆对比剂早期强化（EGE）能够反映毛细血管渗漏和微循环障碍，对于患者的预后评估具有重要价值，研究发现AI可以通过CMR图像识别准确地识别EGE。此外，接受抗肿瘤药物治疗的患者可能存在心脏*性，CMR是识别肿瘤治疗心脏*性的敏感方法，研究发现基于深度学习的方法可以对CMR测量的左心室应变进行精确评估，可用于肿瘤心脏病的精确诊断。三、AI在心血管疾病早期筛查和危险分层中的应用既往临床实践证实，视网膜血管病变能够反映高血压、糖尿病甚至心血管疾病的严重程度。最近研究人员利用CNN深度学习的方法自动测量了7万多幅视网膜照片中视网膜血管直径，与人工测量具有良好一致性。结合自动测量的视网膜血管直径，和心血管疾病危险因素（包括血压、体重指数、总胆固醇和糖化血红蛋白水平），AI模型能够有效地预测人群的心血管疾病风险，或许能作为一种新型工具来帮助临床医生尽可能早地筛查出潜在的风险人群，进行早期干预。我国是高血压大国，据估算高血压患者有2.45亿，然而高血压的知晓率、治疗率和控制率仍较低。AI算法能够根据基因、整合环境和遗传因素变量预测高血压发病风险；此外，AI技术对于健康体检（体格检查、血常规、尿常规、肝功能）、医疗保险（年龄、性别、种族和基础疾病）等数据进行分析建模，能够准确预测人群中高血压的发生，助力我国高血压的早期发现和早期干预。四、总结与展望在心血管领域，我国有最庞大的患者群体和最丰富的临床病例，可面对如此庞杂的临床数据，我们缺乏数据整合、利用和有效分析的技术，导致目前难以实现如此大规模数据的深入挖掘分析，获得更大的社会价值。AI技术可通过学习海量的专家经验和医学常识，建立深度神经网络，在临床实践中不断完善，并最终服务于临床医疗，明显提升诊治效率。在本文中，我们看到AI技术包括监督学习、无监督学习和深度学习等方法，在心电图、超声心动图、CT、SPECT、MRI等的自动诊断中表现出初步的有效性，同时可以对高血压、高脂血症、糖尿病等心血管疾病的危险因素进行早期筛查以及危险度分层。但是，仍然需要完善且规范的数据（特别是中国患者的数据）使AI在学习过程中更加准确可靠；此外，由于AI学习过程存在“黑匣子”效应，可能不符合医学的基本规律，因此需要加强AI研究人员与临床医师的合作，创新方式、方法，使监督学习、无监督学习和深度学习有机融合。总而言之，AI技术在心血管领域的应用方兴未艾，潜力巨大，需要加强引导，探索适合我国国情的发展方向，实现心血管领域医疗效率和诊疗水平的提升，推动我国心血管医疗质量持续改善和心血管领域的科研创新，最终改善我国心血管病患者的健康结局。“蜂巢云医疗”医院院外远程医疗立体化健康服务体系平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，在全国范围内实现医联体信息化服务体系。
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