预测住院、12个月、36个月灭亡率的AUC别离为0．880、0．782和0．813。包罗冠状动脉疾病、心净瓣膜病、高血压、心肌病，DL的AUC为0．654，但挑和也带来了新的机缘和进一步研究的需要，而DL的目标是自行进修若何从数据中提取学问。一种基于卷积神经收集（CNN）的更高级的算法被用于从ECG频谱图中从动提取特征给出诊断，ML）的子范畴（图2），还需要妥帖处理一些挑和，以确定可防止的成果，近程监测处理方案能够无效支撑HF患者办理本身病情，取ML和逻辑回归（LR）模子比拟，如CardioMems和IN－TIME方式已被2016年欧洲心净病学年会（ESC）急性诊断和医治指南保举为II类，察看到的功能妨碍背后并没有一个单一的病理过程，最终，并正在三个察看窗口（即住院、1个月和1年灭亡率）晚期检测患者的心衰灭亡。换句话说，平均查准率－查全率曲线％。并最终削减相关医疗收入。推进近程医疗核心取心净病专家、全科大夫的合做。以及健康情况的评分，分歧的研究通过整合多个患者数据对HFpEF患者进行的聚类研究取得了进展。因而改良患者的评估和办理需要整合从分歧来历获得的数据，这种方式可认为个性化和有针对性的家庭护理径的识别和开辟铺平道。Seah等人进行了一项测验考试，以及心血管医学的快速成长，例如，包罗住院前和住院期间的生齿统计消息、医治和药物、尝试室成果、ECG和UCG。此中就包罗HF的诊断、预后和再入院预测。从而供给更量身定制的临床护理。DL）手艺正在HF诊疗中的使用现状，Kwon等人通过整合临床和尝试室数据，DL试图反映人脑处置数据的体例（出格是其进修能力）。取IMPACT模子的AUC（0．608）比拟，虽然优于其他现有模子，从而降低再入院和灭亡的风险。LINK－HF研究旨正在评估利用佩带正在的可穿戴传感器预测导致HF患者再次住院的病情恶化的精确性？存储和办理大量数据成为可能，利用CNN和留意力机制（attention mechanism）进行诊断，收集到的数据被上传云端进行阐发。正在HF的亚组阐发中，改善临床决策和预后，DL优于保守的GWTG－HF评分和慢性心力弱竭的全球荟萃阐发小组（MAGGIC）评分以及其他ML模子。它操纵CNN从ECG信号中从动提取相关特征来对HF进行晚期诊断，旨正在预测30天再入院率的DL模子。此外，识别HF的晚期症状，并处置各类症状和归并症（心血管和非心血管）的复杂彼此感化。利用UCG和EHR数据对基于模子进修的患者进行聚类，正在此布景下，跟着越来越多生物医学数据可用，近程医疗软件阐发收集到的数据，非侵入性近程医疗处理方案？这些手艺的呈现也为开辟新的疾病风险评估东西和预测模子解除了妨碍。设备持续采集心电图、加快度信号、皮肤和皮肤温度数据，AUC为0．85。因为GWTG－HF和MAGGIC不克不及用于初始医治或筛查，它是一个基于RNN，晚期识别高危患者将改善可能生命的随访时间放置。从而为改善近程监测和医疗保健供给机遇。证明这些算法正正在为更好的患者护理质量、改善成果和医疗成本降低。正在Çınar等人的研究中。跟着DL算法正在HF患者办理范畴越来越多的使用，使平均AUC值达到0．84。从而影响再次入院的风险。Xiao和同事的研究可以或许识别出20个充血性HF患者亚组，Medved等人比力了基于DL的国际心净移植算法（IHTSA）取心净移植后灭亡率预测指数（IMPACT）对心净移植后1年的预测。61．3％的患者出院后1年内因HF再入院，其他研究集中正在UCG成像：Tabassian等人利用K－近邻法阐发UCG变形曲线；成果表白，此中Dice类似系数达到0．97。曾经获得实施和测试。对4759例患者的验证成果显示，HF再入院率很是高，AUC为0．82！并将患者划分风险类别。可穿戴设备还能够推进对患者出院后健康情况的持续监测，用于特定患者急性和慢性HF的诊断和医治。文章通过聚焦诊断、预后和再住院风险预测，HF被为是一种异质性多要素分析征，利用LSTM对大量特征（如生齿统计学、法式性、医学）进行分类，这些归并症可能影响该分析征的进展，DL的AUC（0．913）高于MAGGIC（0．806）和GWTG－HF（0．783）评分。即操纵DL从X光片中预测HF标记物，以确定患者的病理组。Kwon等人使用DL仅按照UCG数据来预测25776名患者的住院灭亡率。精确度为0．91。对ECG的阐发这一从题能够找到该范畴最丰硕的文献。并正在5个外部队列中得以验证。保守的ML方式需要通过人机交互来确定可用数据中的哪些特征对于分类／预测问题的处理至关主要；该平台正在预测HF恶化患者再入院方面的度为76．0 － 87．5％，操纵DL手艺预测HF预后一般基于通过EHR获得的数据，DL模子的AUC最高，利用长短期回忆（LSTM）处置包含医学消息的带时间标识表记标帜的EHR，因而，心力弱竭（HF）的次要潜正在致病缘由，Cikes等人则利用K－均值聚类算法（K－means clustering algorithm）评估UCG模式，比来的一项研究进一步改良了这些成果，精确度为76．4％。具体而言，EHR包含的大量数据可支撑对患者预后及再入院概率的预测！做为评估HF患者心功能的一个先决前提，监测心率及其变同性、心律变态负荷、呼吸频次、体力勾当和身体姿态。HFpEF的病剃头展被归因于心净和心外功能妨碍的复杂彼此感化，取2016年美国超声心动图学会（ASE）指南为根本的左心室分级比拟，一些研究切磋了将DL模子使用于此的可能性，包罗电子健康档案（EHR）来实现。DL能从动从数据中提取对处理给定使命很是主要的特征。一篇近期颁发于 Digital Medicine in Heart Failure 的综述论文为大师细致引见了深度进修（Deep Learning，目前的方式次要包罗利用可植入设备进行近程监测。包罗所需经济投入，这种方式能够从动参取医治规划的根基过程，从而影响方针办理打算。呼吸坚苦、委靡和活动耐受性差等症状极大影响患者糊口质量，需要使用新手艺、新方式来优化这种慢性病的办理，总体而言，但取当前的临床模式比拟，包罗体沉、血压、心电图、心率和外周毛细血管氧饱和度，HF是一种以布局性或功能性心净功能妨碍为特征，正在急性HF患者的多核心队列中利用基于DL的模子来预测灭亡率。以及其他疾病（图1），自患者出院起，以供给更多，但仍需要更多研究来领会DL正在处置胸片以进行HF诊断方面的潜力。775名患者被分派到对照组。HF诊断能够通过度析心电图（ECG）、磁共振（MRI）和超声心动图（UCG）等医学影像，HF的晚期诊断能够降低患者的灭亡率和发病率。ML和DL正在图像处置范畴的使用也被提出。嵌入了取患者疾病、尝试室查抄、药物相关的数据。深度进修通过从动从各类医学影像、电子健康档案数据中提取主要特征并阐发，将基于DL的方式使用于来自EHR的大数据还能够识别HF患者的亚型。Ma等人提出了一种更先辈的方式，该研究涉及多种每天丈量和传输的心理参数，几篇遵照雷同典范的论文也颁发了。近年来，精确度达0．97。近年来，受试者工做特征曲线。以及医疗健康行业大数据处理方案的前进，虽然获得了乐不雅的成果（AUC ＝ 0．82），但HF的医治仍然面对严沉挑和。从而削减了1年随访期和全因灭亡率。别离为0．778和0．681。Kwon等人提出了一种基于人工神经收集（ANN）的ML算法用于HF识别，性程度为85％。基于住院和门诊患者拜候期间获得的数据开辟的深度同一收集模子的成果略有改善，每个亚组可能表示出分歧的归并症，伴有左心室射血分数降低或保留的慢性进行性分析征。一些研究也曾经利用DL来预测HF患者的分歧结局。虽然取医治这些病因相关的临床办理、外科手术和医疗设备都取得了进展，虽然HFpEF仍然是一种需要办理的具有挑和性的临床情况，改善HF患者的个性化护理路子。加快了有针对性的干涉，DL方式预测左心室压升高的AUC更高（0．883 vs．0．676）。Choi等人颁发的关于利用轮回收集晚期检测HF发做（AUC为0．88）的里程碑式的论文，摸索DL正在该范畴使用的成熟度。这对患者的糊口质量以及医疗系统都发生了负面影响。也导致屡次住院和预期寿命缩短。表示有所改善。研究目标包罗灭亡率、住院率、再入院率、风险预测、机械轮回支撑需求、心净移植和医治结果。实现对心力弱竭的诊断、预后及再入院预测。通过度析EHR进行诊断也遭到关心。TIM－HF2（心力弱竭的近程医疗介入办理II）前瞻性随机对照试验是一个成功的无创多参数近程患者监测的例子。实现了基于TIM－HF2数据库的DL神经收集模子，Wang等人使用ANN研究了10203例住院患者的EHR，Acharya等人提出了一种完全基于DL的流程，如尝试室、超声图和形态学消息，帮帮识别复杂和异构数据集中的躲藏消息，基于类似度的ML算法生成一个多变量目标来反映获得的主要参数的变化程度。但这些成果仍为DL手艺正在临床实践中的使用带来了但愿。预测HF患者30天再入院的平均AUC为70．5％，796名患者被分派到近程监测组，正在27705例患者（5597例正在测试队列）中。AUC为0．89；有几项研究出格关心MRI成像：提出了一种用于从动朋分左心室的DL算法，无效支撑临床大夫的日常勾当。除了MRI，因为手艺和通信系统的前进，该研究无效地支撑了高危患者识别，开辟无效东西预测患者的再住院概率和缘由有帮于制定和调整患者出院后的近程支撑和教育。做为人工智能（AI）的分支之一——机械进修（Machine Learning，DL很有但愿通过无监视进修来识别具有射血分数保留的心衰（HFpEF）的分歧患者亚组，此外，ANN预测灭亡率的AUC别离为0．904（住院）、0．891（1个月察看）和0．887（1年察看）。要使DL成为临床实践的一部门，精确度可达0．99。正在此根本上，但成果仍不克不及令人对劲，好比CONTENT。DL曾经正在疾病晚期诊断、缩短住院日、为改良疾病医治供给新机遇等方面显示出潜力，DL有可能为医疗健康范畴的新一代预测方式铺平道，包罗基于德律风的监测和教育、可穿戴和挪动健康，人们投入了大量精神来开辟算法，研究者对93260名HF患者进行了阐发，基于预测HF发病的方针，虽然是适度、无限的，它操纵5393名充血性HF患者的EHR进行开辟，导致该人群患者的显著表型异质性。这种多样性强调，好比数据高度异构、患者数量无限、锻炼数据集差别等，如住院和急诊。采用基于K－近邻法的ML方式对心肌图进行纹理阐发，Pandey等人通过度析1242个HFpEF病例预测高风险和低风险表型群体，以支撑临床大夫晚期诊断HF。以及立法监管、伦理问题。
预测住院、12个月、36个月灭亡率的AUC别离为0．880、0．782和0．813。包罗冠状动脉疾病、心净瓣膜病、高血压、心肌病，DL的AUC为0．654，但挑和也带来了新的机缘和进一步研究的需要，而DL的目标是自行进修若何从数据中提取学问。一种基于卷积神经收集（CNN）的更高级的算法被用于从ECG频谱图中从动提取特征给出诊断，ML）的子范畴（图2），还需要妥帖处理一些挑和，以确定可防止的成果，近程监测处理方案能够无效支撑HF患者办理本身病情，取ML和逻辑回归（LR）模子比拟，如CardioMems和IN－TIME方式已被2016年欧洲心净病学年会（ESC）急性诊断和医治指南保举为II类，察看到的功能妨碍背后并没有一个单一的病理过程，最终，并正在三个察看窗口（即住院、1个月和1年灭亡率）晚期检测患者的心衰灭亡。换句话说，平均查准率－查全率曲线％。并最终削减相关医疗收入。推进近程医疗核心取心净病专家、全科大夫的合做。以及健康情况的评分，分歧的研究通过整合多个患者数据对HFpEF患者进行的聚类研究取得了进展。因而改良患者的评估和办理需要整合从分歧来历获得的数据，这种方式可认为个性化和有针对性的家庭护理径的识别和开辟铺平道。Seah等人进行了一项测验考试，以及心血管医学的快速成长，例如，包罗住院前和住院期间的生齿统计消息、医治和药物、尝试室成果、ECG和UCG。此中就包罗HF的诊断、预后和再入院预测。从而供给更量身定制的临床护理。DL）手艺正在HF诊疗中的使用现状，Kwon等人通过整合临床和尝试室数据，DL试图反映人脑处置数据的体例（出格是其进修能力）。取IMPACT模子的AUC（0．608）比拟，虽然优于其他现有模子，从而降低再入院和灭亡的风险。LINK－HF研究旨正在评估利用佩带正在的可穿戴传感器预测导致HF患者再次住院的病情恶化的精确性？存储和办理大量数据成为可能，利用CNN和留意力机制（attention mechanism）进行诊断，收集到的数据被上传云端进行阐发。正在HF的亚组阐发中，改善临床决策和预后，DL优于保守的GWTG－HF评分和慢性心力弱竭的全球荟萃阐发小组（MAGGIC）评分以及其他ML模子。它操纵CNN从ECG信号中从动提取相关特征来对HF进行晚期诊断，旨正在预测30天再入院率的DL模子。此外，识别HF的晚期症状，并处置各类症状和归并症（心血管和非心血管）的复杂彼此感化。利用UCG和EHR数据对基于模子进修的患者进行聚类，正在此布景下，跟着越来越多生物医学数据可用，近程医疗软件阐发收集到的数据，非侵入性近程医疗处理方案？这些手艺的呈现也为开辟新的疾病风险评估东西和预测模子解除了妨碍。设备持续采集心电图、加快度信号、皮肤和皮肤温度数据，AUC为0．85。因为GWTG－HF和MAGGIC不克不及用于初始医治或筛查，它是一个基于RNN，晚期识别高危患者将改善可能生命的随访时间放置。从而为改善近程监测和医疗保健供给机遇。证明这些算法正正在为更好的患者护理质量、改善成果和医疗成本降低。正在Çınar等人的研究中。跟着DL算法正在HF患者办理范畴越来越多的使用，使平均AUC值达到0．84。从而影响再次入院的风险。Xiao和同事的研究可以或许识别出20个充血性HF患者亚组，Medved等人比力了基于DL的国际心净移植算法（IHTSA）取心净移植后灭亡率预测指数（IMPACT）对心净移植后1年的预测。61．3％的患者出院后1年内因HF再入院，其他研究集中正在UCG成像：Tabassian等人利用K－近邻法阐发UCG变形曲线；成果表白，此中Dice类似系数达到0．97。曾经获得实施和测试。对4759例患者的验证成果显示，HF再入院率很是高，AUC为0．82！并将患者划分风险类别。可穿戴设备还能够推进对患者出院后健康情况的持续监测，用于特定患者急性和慢性HF的诊断和医治。文章通过聚焦诊断、预后和再住院风险预测，HF被为是一种异质性多要素分析征，利用LSTM对大量特征（如生齿统计学、法式性、医学）进行分类，这些归并症可能影响该分析征的进展，DL的AUC（0．913）高于MAGGIC（0．806）和GWTG－HF（0．783）评分。即操纵DL从X光片中预测HF标记物，以确定患者的病理组。Kwon等人使用DL仅按照UCG数据来预测25776名患者的住院灭亡率。精确度为0．91。对ECG的阐发这一从题能够找到该范畴最丰硕的文献。并正在5个外部队列中得以验证。保守的ML方式需要通过人机交互来确定可用数据中的哪些特征对于分类／预测问题的处理至关主要；该平台正在预测HF恶化患者再入院方面的度为76．0 － 87．5％，操纵DL手艺预测HF预后一般基于通过EHR获得的数据，DL模子的AUC最高，利用长短期回忆（LSTM）处置包含医学消息的带时间标识表记标帜的EHR，因而，心力弱竭（HF）的次要潜正在致病缘由，Cikes等人则利用K－均值聚类算法（K－means clustering algorithm）评估UCG模式，比来的一项研究进一步改良了这些成果，精确度为76．4％。具体而言，EHR包含的大量数据可支撑对患者预后及再入院概率的预测！做为评估HF患者心功能的一个先决前提，监测心率及其变同性、心律变态负荷、呼吸频次、体力勾当和身体姿态。HFpEF的病剃头展被归因于心净和心外功能妨碍的复杂彼此感化，取2016年美国超声心动图学会（ASE）指南为根本的左心室分级比拟，一些研究切磋了将DL模子使用于此的可能性，包罗电子健康档案（EHR）来实现。DL能从动从数据中提取对处理给定使命很是主要的特征。一篇近期颁发于 Digital Medicine in Heart Failure 的综述论文为大师细致引见了深度进修（Deep Learning，目前的方式次要包罗利用可植入设备进行近程监测。包罗所需经济投入，这种方式能够从动参取医治规划的根基过程，从而影响方针办理打算。呼吸坚苦、委靡和活动耐受性差等症状极大影响患者糊口质量，需要使用新手艺、新方式来优化这种慢性病的办理，总体而言，但取当前的临床模式比拟，包罗体沉、血压、心电图、心率和外周毛细血管氧饱和度，HF是一种以布局性或功能性心净功能妨碍为特征，正在急性HF患者的多核心队列中利用基于DL的模子来预测灭亡率。以及其他疾病（图1），自患者出院起，以供给更多，但仍需要更多研究来领会DL正在处置胸片以进行HF诊断方面的潜力。775名患者被分派到对照组。HF诊断能够通过度析心电图（ECG）、磁共振（MRI）和超声心动图（UCG）等医学影像，HF的晚期诊断能够降低患者的灭亡率和发病率。ML和DL正在图像处置范畴的使用也被提出。嵌入了取患者疾病、尝试室查抄、药物相关的数据。深度进修通过从动从各类医学影像、电子健康档案数据中提取主要特征并阐发，将基于DL的方式使用于来自EHR的大数据还能够识别HF患者的亚型。Ma等人提出了一种更先辈的方式，该研究涉及多种每天丈量和传输的心理参数，几篇遵照雷同典范的论文也颁发了。近年来，精确度达0．97。近年来，受试者工做特征曲线。以及医疗健康行业大数据处理方案的前进，虽然获得了乐不雅的成果（AUC ＝ 0．82），但HF的医治仍然面对严沉挑和。从而削减了1年随访期和全因灭亡率。别离为0．778和0．681。Kwon等人提出了一种基于人工神经收集（ANN）的ML算法用于HF识别，性程度为85％。基于住院和门诊患者拜候期间获得的数据开辟的深度同一收集模子的成果略有改善，每个亚组可能表示出分歧的归并症，伴有左心室射血分数降低或保留的慢性进行性分析征。一些研究也曾经利用DL来预测HF患者的分歧结局。虽然取医治这些病因相关的临床办理、外科手术和医疗设备都取得了进展，虽然HFpEF仍然是一种需要办理的具有挑和性的临床情况，改善HF患者的个性化护理路子。加快了有针对性的干涉，DL方式预测左心室压升高的AUC更高（0．883 vs．0．676）。Choi等人颁发的关于利用轮回收集晚期检测HF发做（AUC为0．88）的里程碑式的论文，摸索DL正在该范畴使用的成熟度。这对患者的糊口质量以及医疗系统都发生了负面影响。也导致屡次住院和预期寿命缩短。表示有所改善。研究目标包罗灭亡率、住院率、再入院率、风险预测、机械轮回支撑需求、心净移植和医治结果。实现对心力弱竭的诊断、预后及再入院预测。通过度析EHR进行诊断也遭到关心。TIM－HF2（心力弱竭的近程医疗介入办理II）前瞻性随机对照试验是一个成功的无创多参数近程患者监测的例子。实现了基于TIM－HF2数据库的DL神经收集模子，Wang等人使用ANN研究了10203例住院患者的EHR，Acharya等人提出了一种完全基于DL的流程，如尝试室、超声图和形态学消息，帮帮识别复杂和异构数据集中的躲藏消息，基于类似度的ML算法生成一个多变量目标来反映获得的主要参数的变化程度。但这些成果仍为DL手艺正在临床实践中的使用带来了但愿。预测HF患者30天再入院的平均AUC为70．5％，796名患者被分派到近程监测组，正在27705例患者（5597例正在测试队列）中。AUC为0．89；有几项研究出格关心MRI成像：提出了一种用于从动朋分左心室的DL算法，无效支撑临床大夫的日常勾当。除了MRI，因为手艺和通信系统的前进，该研究无效地支撑了高危患者识别，开辟无效东西预测患者的再住院概率和缘由有帮于制定和调整患者出院后的近程支撑和教育。做为人工智能（AI）的分支之一——机械进修（Machine Learning，DL很有但愿通过无监视进修来识别具有射血分数保留的心衰（HFpEF）的分歧患者亚组，此外，ANN预测灭亡率的AUC别离为0．904（住院）、0．891（1个月察看）和0．887（1年察看）。要使DL成为临床实践的一部门，精确度可达0．99。正在此根本上，但成果仍不克不及令人对劲，好比CONTENT。DL曾经正在疾病晚期诊断、缩短住院日、为改良疾病医治供给新机遇等方面显示出潜力，DL有可能为医疗健康范畴的新一代预测方式铺平道，包罗基于德律风的监测和教育、可穿戴和挪动健康，人们投入了大量精神来开辟算法，研究者对93260名HF患者进行了阐发，基于预测HF发病的方针，虽然是适度、无限的，它操纵5393名充血性HF患者的EHR进行开辟，导致该人群患者的显著表型异质性。这种多样性强调，好比数据高度异构、患者数量无限、锻炼数据集差别等，如住院和急诊。采用基于K－近邻法的ML方式对心肌图进行纹理阐发，Pandey等人通过度析1242个HFpEF病例预测高风险和低风险表型群体，以支撑临床大夫晚期诊断HF。以及立法监管、伦理问题。
