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摘要
随着电子病历系统及医学影像技术在医院的广泛应用,如何分析各种医疗设备产生的海量医学数据仍然是当前研究热点之一。由于医学数据集的数量,高维性和异构性,使得人为驱动的分析变得不切实际。基于机器学习算法的人工智能特别适合应对"大数据"的挑战。心血管病是由遗传、环境和行为学多因素共同作用造成的,机器学习算法可以通过全面整合患者心血管病的危险因素和冠脉解剖影像参数,优化传统的风险评估模型,从而更加精准地预测病情的发展及预后,为患者后续治疗提供精准决策支持。本文主要对人工智能在心血管病中的应用进行综述。
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