當心臟泵出的血液少于身體正常需要的血量時，心力衰竭或充血性心力衰竭就會發(fā)生。據統計，我國心血管疾病患病人數約為3.3億人，其中心力衰竭患者約890萬人。

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其癥狀包括呼吸急促、胸部不適和衰弱的疲勞，這些都會對一個人的生活質量產生巨大影響。它也是住院的一個主要原因，而且往往是致命的，五年的生存率只有35%到40%！

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心力衰竭（心衰）

是一種慢性、自發(fā)進展的復雜臨床綜合征，患者的臨床資料構成復雜，往往包含高維度、交互性、多源性、非線性數據，這使得假設驅動的傳統統計學分析方法難以有效處理，傳統心衰預后預測模型的預測效能普遍有限。

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多年來，醫(yī)生一直依賴一種稱為超聲心動圖的成像技術來評估患者是否可能正在經歷心力衰竭。雖然有用，但超聲心動圖是勞動密集型程序，僅在特定醫(yī)院提供。并且對HFpEF沒有有效的治療方法。

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然而，一種新的療法鈉-葡萄糖共轉運體2抑制劑（SGLT2is），證明了心衰住院的相對風險降低了29%，最近已被批準使用，這更加強調了對HFpEF進行精確診斷的必要性。也隨著AI不斷發(fā)展，愛丁堡大學的科學家開發(fā)了一種人工智能工具--CoDE-HF，它可以更快地診斷心力衰竭，從而改善患者護理。

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一些研究也已經使用DL來預測HF患者的不同結局，具體而言，研究指標包括死亡率、住院率、再入院率、風險預測、機械循環(huán)支持需求、心臟移植和治療效果。

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AI提高了我們從紛繁復雜的數據中捕捉關鍵信息的能力，其可以將數據轉變?yōu)橹R進而指導決策，將成為解決醫(yī)療難題、推動醫(yī)學創(chuàng)新的新動力。