هوش مصنوعی خطر بیماری قلبی را پیش‌بینی می‌کند

بیماری‌های قلبی عروقی سالانه تقریباً ۱۷.۹ میلیون نفر را به کام مرگ می‌کشاند و این بیماری‌ها عامل اصلی مرگ در سراسر جهان هستند. شناسایی زودهنگام افراد پرخطر برای پیشگیری از حملات قلبی و نارسایی قلبی پیش از وقوع آن‌ها بسیار حیاتی است.

روش‌های سنتی ارزیابی ریسک—بر اساس سن، کلسترول، فشار خون و سابقه خانوادگی—محدودیت‌های قابل توجهی دارند. این روش‌ها اغلب بیماران را به‌عنوان آمار در نظر می‌گیرند و نشانه‌های ظریف خطر شخصی که می‌تواند هشداردهنده باشد را نادیده می‌گیرند.

هوش مصنوعی در پیش‌بینی ریسک قلبی انقلابی ایجاد کرده است و الگوهای پنهان در داده‌های پزشکی را کشف می‌کند که برای پزشکان به‌راحتی قابل تشخیص نیستند. از تحلیل تصاویر پزشکی برای یافتن نشانه‌های نامرئی بیماری تا پردازش سال‌ها سوابق سلامت، الگوریتم‌های هوش مصنوعی مشکلات قلبی را زودتر و دقیق‌تر از روش‌های سنتی پیش‌بینی می‌کنند.

چرا تشخیص زودهنگام اهمیت دارد

بیماری قلبی اغلب به‌صورت خاموش پیشرفت می‌کند—بسیاری از بیماران تا وقوع یک رویداد قلبی فاجعه‌آمیز هیچ علامتی ندارند. شناسایی زودهنگام ریسک به ارائه‌دهندگان خدمات بهداشتی امکان می‌دهد مداخلات پیشگیرانه (تغییر سبک زندگی، داروها) را پیش از بروز عوارض توصیه کنند.

شرایط تشخیص‌داده‌نشده مانند بیماری دریچه قلب یا کاهش عملکرد قلب را در نظر بگیرید: بیماران ممکن است کاملاً سالم احساس کنند در حالی که در معرض خطر قابل توجه نارسایی قلبی یا رویدادهای ناگهانی قلبی هستند. تشخیص زودهنگام امکان درمان به موقع برای جلوگیری از پیامدهای جدی را فراهم می‌کند.

این شکاف تشخیصی باعث می‌شود بسیاری از بیماران پرخطر ناشناخته باقی بمانند در حالی که برخی دیگر مداخلات غیرضروری دریافت می‌کنند. هوش مصنوعی این چالش را برطرف می‌کند با تحلیل داده‌های پیچیده سلامت فراتر از توان انسان، علائم هشداردهنده اولیه بیماری قلبی را آشکار می‌سازد.

چگونه هوش مصنوعی پیش‌بینی ریسک قلبی را متحول می‌کند

هوش مصنوعی در شناسایی الگوها در داده‌های بزرگ و پیچیده مهارت دارد—دقیقاً همان چیزی که برای پیش‌بینی برتر ریسک قلبی لازم است. شبکه‌های عصبی مدرن هوش مصنوعی از داده‌های پزشکی گسترده (تصاویر، داده‌های حسگر، سوابق الکترونیکی سلامت) می‌آموزند تا ویژگی‌هایی را که با رویدادهای قلبی آینده مرتبط هستند، تشخیص دهند.

هوش مصنوعی ترکیب‌های ظریف عوامل—که بسیاری از آن‌ها برای تحلیل انسانی نامرئی‌اند—را شناسایی می‌کند که پیش از شرایطی مانند حملات قلبی و نارسایی قلبی ظاهر می‌شوند. در اینجا کاربردهای کلیدی که ارزیابی ریسک قلبی را متحول می‌کنند آمده است:

تحلیل تصاویر پزشکی برای نشانه‌های پنهان ریسک

محققان دانشگاه آکسفورد سیستمی مبتنی بر هوش مصنوعی توسعه داده‌اند که سی‌تی‌اسکن‌های معمول قلب را تحلیل می‌کند تا ریسک حمله قلبی، نارسایی قلبی یا مرگ قلبی را تا ده سال زودتر پیش‌بینی کند.

هوش مصنوعی التهاب شریان‌ها را با شناسایی تغییرات ظریف در بافت چربی اطراف رگ‌های قلب تشخیص می‌دهد—تغییراتی که برای چشم انسان نامرئی است. این سیگنال‌های التهابی نشان‌دهنده ریسک بالاتر حتی زمانی که شریان‌ها فقط کمی تنگ شده‌اند، هستند.

وقتی بیمارستان‌ها امتیازهای ریسک تولیدشده توسط هوش مصنوعی را به‌کار گرفتند، پزشکان برنامه درمانی ۴۵٪ بیماران را بر اساس ریسک تازه شناسایی‌شده تغییر دادند. این تحلیل تقویت‌شده با هوش مصنوعی هشدارهای زودتری ارائه داد و امکان مداخلات پیشگیرانه برای جلوگیری از حملات قلبی و مرگ‌هایی که ممکن بود بدون تشخیص رخ دهند را فراهم کرد.

تصویربرداری تخصصی قلب برای ریسک آریتمی

محققان دانشگاه جانز هاپکینز مدل MAARS (هوش مصنوعی چندرسانه‌ای برای طبقه‌بندی ریسک آریتمی) را ایجاد کردند—مدلی که ریسک ایست قلبی ناگهانی در بیماران مبتلا به کاردیومیوپاتی هیپرتروفیک، یک بیماری قلبی ارثی رایج، را پیش‌بینی می‌کند.

MAARS تصاویر MRI قلب با کنتراست بالا را با سوابق پزشکی بیماران ترکیب می‌کند تا الگوهای اسکار در عضله قلب را که نشان‌دهنده آریتمی‌های کشنده هستند، شناسایی کند. این الگوهای فیبروز—که قبلاً از تصاویر MRI خام قابل تشخیص نبودند—به‌طور دقیق توسط هوش مصنوعی برای ارزیابی ریسک شناسایی می‌شوند.

مدل هوش مصنوعی بیش از دو برابر دقت نسبت به روش‌های استاندارد دارد. با برجسته کردن مناطق اسکار مشکل‌ساز، MAARS به پزشکان کمک می‌کند درمان‌های پیشگیرانه را شخصی‌سازی کنند—تعیین اینکه چه کسی واقعاً به دستگاه دفیبریلاتور کاشته‌شده نیاز دارد و چه کسی جراحی غیرضروری دستگاه را دریافت می‌کند.

این هوش مصنوعی می‌تواند «مراقبت بالینی را متحول کند» با نجات جان‌ها و جلوگیری از جراحی‌های غیرضروری دستگاه برای دیگران.

— تیم تحقیقاتی جانز هاپکینز

دستگاه‌های پوشیدنی و آزمایش‌های معمول تقویت‌شده با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی ابزارهای سلامت روزمره را به‌طور قابل توجهی در تشخیص مشکلات قلبی خاموش مؤثر کرده است. محققان کلینیک مایو هوش مصنوعی را روی نوار قلب‌های معمولی (ECG) به‌کار گرفتند و دریافتند این نوارهای ساده می‌توانند عملکرد ضعیف پمپ قلب را قبل از ظهور علائم نشان دهند.

اختلال عملکرد بطن چپ—پیش‌درآمد نارسایی قلبی—اغلب تا مراحل شدید تشخیص داده نمی‌شود. سیستم هوش مصنوعی مایو که روی بیش از ۷ میلیون نوار قلب آموزش دیده است، این وضعیت را ۹۳٪ مواقع شناسایی می‌کند، حتی زمانی که تفسیر انسانی هیچ نشانه واضحی نشان نمی‌دهد. این دقت از عملکرد معمول غربالگری ماموگرافی سرطان نیز بالاتر است.

این فناوری هوش مصنوعی به اپلیکیشن اپل واچ منتقل شده است، که به دستگاه‌های پوشیدنی امکان می‌دهد عملکرد ضعیف پمپ قلب را از راه دور تشخیص دهند. این غربالگری کم‌هزینه و غیرتهاجمی امکان درمان زودهنگام نارسایی قلبی را پیش از پیشرفت بیماری فراهم می‌کند.

این نوآوری‌ها نشان می‌دهند چگونه آزمایش‌های معمول—نوار قلب، ضبط‌های گوشی پزشکی دیجیتال، ساعت‌های هوشمند—از طریق هوش مصنوعی به ابزارهای قدرتمند غربالگری تبدیل می‌شوند و بیماران پرخطر را که در غیر این صورت شناسایی نمی‌شدند، مشخص می‌کنند.

داده‌کاوی بزرگ: سوابق سلامت و ژنتیک

فراتر از تصاویر و سیگنال‌ها، هوش مصنوعی داده‌های گسترده‌ای از سوابق الکترونیکی سلامت (EHR) و تحلیل DNA را پردازش می‌کند تا پیش‌بینی‌های ریسک شخصی‌شده را بهبود بخشد.

دانشمندان مؤسسه تحقیقاتی Scripps در لا جولا، کالیفرنیا مدل هوش مصنوعی «پیش‌بینی ترکیبی» را توسعه دادند که عوامل ریسک سنتی را با ژنومیک و سوابق سلامت بلندمدت ترکیب می‌کند تا ریسک بیماری عروق کرونر در ۱۰ سال آینده را پیش‌بینی کند. به گفته دکتر علی ترکمانی، محقق ارشد، این رویکرد هوش مصنوعی دو برابر مؤثرتر از روش‌های امتیازدهی ریسک استاندارد در شناسایی بیماران مبتلا به بیماری قلبی بود.

این رویکرد شخصی‌شده فراتر از فرضیات کلیشه‌ای (مانند «همه مردان مسن پرخطر هستند») حرکت می‌کند و ارزیابی دقیق‌تری ارائه می‌دهد که در آن ترکیب منحصربه‌فرد ژنتیک، سبک زندگی و سابقه سلامت ریسک شما را تعیین می‌کند.

هرچه ریسک را بیشتر شخصی‌سازی کنیم، افراد بیشتر به بهبود سلامت قلب خود ترغیب می‌شوند.

— دکتر علی ترکمانی، مؤسسه تحقیقاتی Scripps

پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و شخصی‌تر افراد را تشویق می‌کند تا هنگام درک نقش عوامل خاص خود در ریسک، اقدامات پیشگیرانه انجام دهند.

داده‌های غیرمتعارف: چشم، صدا و فراتر

انعطاف‌پذیری هوش مصنوعی امکان تحلیل تقریباً هر داده مرتبط با سلامت را فراهم می‌کند. به طور شگفت‌انگیز، یک عکس ساده از چشم ممکن است ریسک قلبی عروقی را نشان دهد.

محققان نشان دادند که هوش مصنوعی می‌تواند تصاویر شبکیه (پشت چشم) را تحلیل کند تا احتمال حمله قلبی و سکته را پیش‌بینی کند—زیرا رگ‌های خونی کوچک چشم بازتاب سلامت عروقی کلی بدن هستند.

در مطالعه‌ای با بیش از ۱,۱۰۰ نفر مبتلا به دیابت یا پیش‌دیابت، الگوریتم یادگیری عمیق تصاویر شبکیه را به گروه‌های ریسک پایین، متوسط و بالا طبقه‌بندی کرد. در پیگیری ۱۱ ساله، افرادی که هوش مصنوعی آن‌ها را پرخطر تشخیص داد ۸۸٪ بیشتر احتمال داشت رویدادهای قلبی را تجربه کنند نسبت به کسانی که کم‌خطر بودند—حتی پس از در نظر گرفتن عوامل سنتی مانند سن و فشار خون.

یک معاینه ساده چشم تقویت‌شده با هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی افرادی که نیاز به پیشگیری شدید قلبی دارند کمک کند—نمونه‌ای از چگونگی یافتن سیگنال‌های معنادار در داده‌هایی که معمولاً برای ارزیابی قلبی استفاده نمی‌شوند.

سیستم‌های آزمایشی هوش مصنوعی همچنین در حال تحلیل ضبط‌های صوتی و سیگنال‌های نوظهور دیگر برای تشخیص نارسایی قلبی یا بیماری شریان بر اساس نشانگرهای صوتی هستند—حوزه‌ای نوظهور که نشان می‌دهد منابع داده غیرمنتظره ممکن است الگوهای بیماری قابل تشخیصی داشته باشند وقتی با هوش مصنوعی بررسی شوند. این نوآوری‌ها ابزارهای ارزیابی سلامت قلب را از طریق روش‌های راحت و غیرتهاجمی گسترش می‌دهند.

مزایای کلیدی هوش مصنوعی در پیش‌بینی ریسک قلبی

اقدام زودهنگام جان‌ها را نجات می‌دهد

در مطالعه آکسفورد، شناسایی ریسک ۱۰ ساله بالای بیمار امکان تجویز داروهای پیشگیرانه (استاتین‌ها، ضدالتهاب‌ها) را پیش از هر حمله قلبی فراهم کرد. مداخله زودهنگام از رویدادهای قلبی جلوگیری می‌کند و هوش مصنوعی زمان لازم برای پیشگیری مؤثر را فراهم می‌آورد.

شخصی‌سازی انگیزه‌بخش است

به جای اظهارات کلی ریسک («شما مرد ۶۵ ساله هستید، پس ریسک بالاست»)، هوش مصنوعی ده‌ها یا صدها نقطه داده فردی—ژنوم، تصاویر، داده‌های پوشیدنی و غیره—را در نظر می‌گیرد. این پروفایل ریسک شخصی‌شده بیماران را مؤثرتر ترغیب می‌کند. درک اینکه خواب ناکافی یا تغییرات ظریف ECG به ریسک شخصی شما کمک می‌کند، به بهبود سبک زندگی و پایبندی به داروها تشویق می‌کند.

ابزارها و کاربردهای هوش مصنوعی

برای ملموس‌تر کردن این بحث، بیایید نگاهی به برخی از برنامه‌های واقعی هوش مصنوعی بیندازیم که در حال حاضر در پیش‌بینی خطر ابتلا به بیماری‌های قلبی فعال هستند یا در آینده نزدیک قرار دارند. این نمونه‌ها نشان می‌دهند چگونه مؤسسات پیشرو از هوش مصنوعی بهره می‌برند و چه مزایایی برای جامعه و نظام سلامت به همراه دارند:

فهرست

منابع در دسترس

4 آیتم‌ها

CardioRiskNet

ابزار پیش‌بینی ریسک قلبی عروقی مبتنی بر هوش مصنوعی

توسعه‌دهنده	CardioRiskNet توسط پژوهشگران دانشگاهی به عنوان بخشی از یک مطالعه مهندسی پزشکی زیستی توسعه یافته و در MDPI Bioengineering (2024) منتشر شده است. این پروژه شامل همکاری دانشمندان داده‌های پزشکی و هوش مصنوعی در زمینه پیش‌بینی و پیش‌آگاهی بیماری‌های قلبی عروقی است.
دستگاه‌های پشتیبانی‌شده	برنامه موبایل نیست؛ به عنوان یک سیستم پشتیبانی تصمیم‌گیری پژوهشی یا بالینی روی سرورهای مؤسسه‌ای یا پژوهشی اجرا می‌شود.
زبان‌ها	فقط به زبان انگلیسی موجود است؛ نسخه‌های چندزبانه یا بومی‌سازی شده مستند نشده‌اند.
دسترسی	چارچوب هوش مصنوعی مبتنی بر پژوهش است و هیچ طرح رایگان یا پولی برای کاربران عمومی ندارد.

مرور کلی

CardioRiskNet یک مدل پیشرفته ترکیبی هوش مصنوعی است که برای پیش‌بینی ریسک بیماری قلبی و کمک به پزشکان در پیش‌آگاهی‌های قلبی عروقی طراحی شده است. این مدل داده‌های بالینی، تصویربرداری و ژنتیکی را ادغام می‌کند تا پیش‌بینی‌های قابل تفسیر درباره احتمال بیماری قلبی عروقی بیمار ارائه دهد. با استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی قابل تبیین (XAI)، شفافیت را با توضیح چرا عوامل ریسک خاص بر نتایج تأثیر می‌گذارند، فراهم می‌کند. آزمایش‌های اولیه دقت و اختصاصیت بالایی را نشان می‌دهند که پتانسیل آن را در پزشکی دقیق قلبی عروقی برجسته می‌کند.

معرفی

بیماری‌های قلبی عروقی همچنان یکی از علل اصلی مرگ و میر در جهان هستند و تشخیص زودهنگام ریسک برای پیشگیری و درمان حیاتی است. CardioRiskNet محدودیت‌های مدل‌های ریسک سنتی که بر امتیازهای بالینی یا داده‌های محدود تکیه دارند را برطرف می‌کند.

این چارچوب هوش مصنوعی از رویکرد یادگیری ترکیبی استفاده می‌کند که یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق را برای تحلیل ورودی‌های متنوع بیمار—شامل جمعیت‌شناسی، سابقه پزشکی، نتایج آزمایشگاهی، نشانگرهای تصویربرداری و ژنتیک—ترکیب می‌کند. همچنین از مکانیزم‌های توجه برای اولویت‌بندی متغیرهای کلیدی و هوش مصنوعی قابل تبیین (XAI) برای شفافیت و قابلیت تفسیر بهره می‌برد.

برخلاف سیستم‌های هوش مصنوعی جعبه سیاه، CardioRiskNet به پزشکان امکان می‌دهد منطق پیش‌بینی را دنبال کنند که اعتماد و کاربرد بالینی را افزایش می‌دهد. آزمایش‌های اعتبارسنجی دقت پیش‌بینی حدود ۹۸.۷٪ و اختصاصیت نزدیک به ۹۹٪ را نشان می‌دهند که پتانسیل بالینی قوی آن را اثبات می‌کند.

ویژگی‌های کلیدی

چارچوب هوش مصنوعی ترکیبی

ترکیب یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و یادگیری فعال برای عملکرد قوی.

هوش مصنوعی قابل تبیین (XAI)

ارائه نتایج قابل تفسیر با نمایش اهمیت ویژگی‌ها.

ادغام داده‌های جامع

پردازش داده‌های بالینی، تصویربرداری و ژنتیکی برای پیش‌بینی‌های دقیق.

دقت بالا

دستیابی به دقت حدود ۹۸.۷٪ و اختصاصیت حدود ۹۹٪ در مجموعه داده‌های اعتبارسنجی.

یادگیری تطبیقی

استفاده از مکانیزم‌های توجه برای بهبود مداوم قابلیت‌های پیش‌بینی.

لینک دانلود یا دسترسی

Official website

راهنمای کاربر

1

آماده‌سازی داده‌ها

جمع‌آوری مجموعه داده‌های بیمار شامل داده‌های جمعیت‌شناسی، بالینی، آزمایشگاهی، تصویربرداری و ژنتیکی.

2

راه‌اندازی سیستم

بارگذاری داده‌ها در محیط CardioRiskNet روی سرور پژوهشی یا پلتفرم شبیه‌سازی.

3

اجرای مدل

هوش مصنوعی ورودی‌ها را از طریق شبکه ترکیبی خود پردازش می‌کند و وزن‌دهی ویژگی‌ها را بر اساس توجه اعمال می‌کند.

4

برآورد ریسک

تولید نتایج پیش‌بینی برای ریسک قلبی عروقی و پیشرفت بیماری.

5

بازبینی قابلیت تبیین

تحلیل داشبوردهای تصویری که ویژگی‌های کلیدی مؤثر بر پیش‌بینی‌ها را برجسته می‌کنند.

6

کاربرد بالینی

استفاده از نتایج برای هدایت مداخلات زودهنگام، پیشگیری و برنامه‌ریزی درمان شخصی‌سازی شده.

نکات و محدودیت‌ها

• CardioRiskNet یک چارچوب پژوهشی است، نه یک محصول نرم‌افزاری بالینی.
• برنامه موبایل یا رابط کاربری مصرف‌کننده در حال حاضر موجود نیست.
• نیازمند مجموعه داده‌های پیچیده (تصویربرداری، ژنتیک، سوابق بالینی) است که دسترسی را محدود می‌کند.
• اعتبارسنجی خارجی در جمعیت‌های متنوع محدود است.
• هیچ طرح رایگانی وجود ندارد؛ دسترسی محدود به همکاری‌های پژوهشی یا مؤسسه‌ای است.

پرسش‌های متداول

CardioRiskNet برای چه کاربردی است؟

CardioRiskNet با تحلیل داده‌های بالینی، تصویربرداری و ژنتیکی با استفاده از هوش مصنوعی، ریسک بیماری قلبی عروقی را پیش‌بینی می‌کند.

آیا بیماران می‌توانند مستقیماً از CardioRiskNet استفاده کنند؟

خیر. این یک مدل هوش مصنوعی در سطح پژوهش است که برای دانشمندان و مؤسسات بهداشتی درمانی طراحی شده و برنامه مصرف‌کننده نیست.

آیا CardioRiskNet رایگان است؟

نسخه عمومی یا طرح رایگانی وجود ندارد؛ دسترسی محدود به همکاری‌های پژوهشی یا پزشکی است.

چه چیزی CardioRiskNet را از سایر مدل‌های ریسک هوش مصنوعی متمایز می‌کند؟

این مدل هوش مصنوعی قابل تبیین (XAI) و یادگیری ترکیبی را ادغام می‌کند و هم دقت بالا و هم قابلیت تفسیر را ارائه می‌دهد.

آیا CardioRiskNet برای استفاده بالینی در سراسر جهان در دسترس است؟

هنوز خیر. این مدل در مرحله ارزیابی پژوهشی است و برای استقرار گسترده بالینی تأیید نشده است.

Mayo Clinic – cardiovascular AI group

پلتفرم پیش‌بینی ریسک قلبی عروقی مبتنی بر هوش مصنوعی

توسعه‌دهنده	بخش قلب و عروق کلینیک مایو
پلتفرم‌های پشتیبانی‌شده	سیستم‌های بیمارستانی و بالینی دستگاه‌های ECG یکپارچه با هوش مصنوعی پلتفرم‌های داده ECG پوشیدنی
زبان و دسترسی	انگلیسی؛ عمدتاً در ایالات متحده و همکاری‌های تحقیقاتی جهانی استفاده می‌شود
مدل قیمت‌گذاری	پرداختی؛ صرفاً در محیط‌های بالینی و تحقیقاتی کلینیک مایو پیاده‌سازی شده است

مرور کلی

پلتفرم هوش مصنوعی کلینیک مایو برای پیش‌بینی ریسک قلبی عروقی، یک سیستم پیشرفته هوش مصنوعی است که برای شناسایی نشانه‌های پنهان بیماری قلبی از الکتروکاردیوگرام‌های معمولی طراحی شده است. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق، این ابزار هوش مصنوعی اختلال عملکرد بطن چپ بدون علامت، آریتمی‌ها و سایر بیماری‌های قلبی عروقی را پیش از بروز علائم تشخیص می‌دهد و امکان تشخیص زودهنگام، کاهش هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی و بهبود نتایج بیماران را از طریق تحلیل‌های پیش‌بینی که مستقیماً در جریان‌های کاری بالینی ادغام شده‌اند، فراهم می‌کند.

نحوه عملکرد

برنامه قلب‌شناسی مجهز به هوش مصنوعی کلینیک مایو، دهه‌ها تخصص پزشکی را با تحقیقات پیشرفته یادگیری ماشین ترکیب می‌کند تا ECGهای استاندارد را به ابزارهای تشخیصی قدرتمند تبدیل کند. مدل هوش مصنوعی مجموعه‌های بزرگی از داده‌های ECG را پردازش می‌کند تا الگوهای ظریف نشان‌دهنده نارسایی قلبی در مراحل اولیه یا ناهنجاری‌های ساختاری را شناسایی کند. برخلاف تفسیر سنتی ECG، این سیستم به طور مداوم از داده‌های بالینی جدید یاد می‌گیرد و دقت پیش‌بینی خود را به مرور زمان بهبود می‌بخشد.

این سیستم در حال حاضر در بیمارستان‌ها و مؤسسات همکار کلینیک مایو مستقر شده و به پزشکان در شناسایی بیمارانی که نیاز به ارزیابی یا مداخله بیشتر دارند، کمک می‌کند. آزمایش‌های بالینی نشان داده‌اند که این روش شرایطی مانند کسر جهشی پایین را با دقت بسیار بالاتری نسبت به روش‌های غربالگری معمولی تشخیص می‌دهد.

ویژگی‌های کلیدی

تشخیص زودهنگام

تحلیل ECG مبتنی بر هوش مصنوعی، اختلال عملکرد زودهنگام بطن چپ را پیش از بروز علائم تشخیص می‌دهد.

ادغام با پوشیدنی‌ها

ادغام با داده‌های ECG تک‌سیم‌پایه پوشیدنی برای پایش مداوم و از راه دور بیماران.

اعتبارسنجی بالینی

در آزمایش‌های گسترده‌ای که توسط پژوهشگران کلینیک مایو انجام شده، اعتبارسنجی شده است.

یکپارچگی سیستم

طراحی شده برای ادغام بی‌وقفه در سیستم‌های بیمارستانی و تحقیقاتی جهت تسهیل غربالگری قلبی عروقی.

دسترسی

Official website

شروع به کار

1

دسترسی به پلتفرم

ابزارهای هوش مصنوعی قلبی عروقی از طریق سیستم‌های بالینی کلینیک مایو و مؤسسات همکار در دسترس هستند.

2

ادغام داده‌ها

داده‌های ECG بیمار یا دستگاه پوشیدنی را به سیستم تحلیل هوش مصنوعی کلینیک مایو متصل کنید.

3

غربالگری هوش مصنوعی

الگوریتم به طور خودکار ECG را برای نشانگرهای نارسایی قلبی یا آریتمی‌ها تحلیل می‌کند.

4

تفسیر بالینی

نتایج توسط پزشکان بررسی شده و مراقبت‌های پیگیری مناسب تعیین می‌شود.

5

یادگیری مستمر

سیستم مدل‌های خود را به مرور زمان بهبود می‌بخشد تا دقت تشخیصی افزایش یابد.

محدودیت‌های مهم

فقط برای استفاده بالینی: سیستم پیش‌بینی بیماری قلبی مبتنی بر هوش مصنوعی کلینیک مایو به عنوان اپلیکیشن موبایل عمومی یا نسخه مصرف‌کننده در دسترس نیست. این سیستم صرفاً در محیط‌های بالینی و تحقیقاتی استفاده می‌شود.

• برای استفاده شخصی یا خانگی در دسترس نیست
• نسخه رایگان مصرف‌کننده وجود ندارد
• مکمل ارزیابی پزشکی حرفه‌ای و تصویربرداری تشخیصی است و جایگزین آن نمی‌شود
• برای استفاده گسترده‌تر جهانی خارج از بیمارستان‌های وابسته به مایو نیاز به اعتبارسنجی بیشتر دارد

سوالات متداول

سیستم هوش مصنوعی کلینیک مایو چه بیماری‌های قلبی را تشخیص می‌دهد؟

این سیستم نشانه‌های اولیه اختلال عملکرد بطن چپ، آریتمی‌ها و سایر ناهنجاری‌های قلبی را با تحلیل داده‌های ECG شناسایی می‌کند.

آیا افراد می‌توانند این ابزار هوش مصنوعی را در خانه استفاده کنند؟

خیر. این ابزار در حال حاضر محدود به استفاده بالینی در کلینیک مایو و شرکای تحقیقاتی آن است.

دقت تحلیل ECG هوش مصنوعی کلینیک مایو چقدر است؟

مطالعات بالینی نشان داده‌اند که غربالگری ECG تقویت‌شده با هوش مصنوعی تا ۳۲٪ تشخیص کسر جهشی پایین را نسبت به مراقبت‌های معمول افزایش می‌دهد.

آیا این سیستم برای استفاده خارج از آمریکا تایید شده است؟

این سیستم عمدتاً در مراکز کلینیک مایو مستقر است اما در همکاری‌های تحقیقاتی بین‌المللی نیز استفاده شده است.

آیا هوش مصنوعی کلینیک مایو جایگزین متخصصان قلب می‌شود؟

خیر. هوش مصنوعی به عنوان ابزاری برای پشتیبانی تصمیم‌گیری عمل می‌کند که به متخصصان قلب در شناسایی بیماران در معرض خطر برای ارزیابی بیشتر کمک می‌کند.

AIRE AI ECG Model

پلتفرم پیش‌بینی ریسک AI-ECG

توسعه‌دهنده	دانشگاه آکسفورد، کلینیک مایو و همکاران تحقیقاتی بین‌المللی (ابتکار AIRE)
پلتفرم‌های پشتیبانی‌شده	سیستم‌های ECG بالینی پلتفرم‌های تشخیصی بیمارستانی نرم‌افزارهای تحقیقاتی یکپارچه با هوش مصنوعی
زبان و اعتبارسنجی	انگلیسی؛ اعتبارسنجی شده در ایالات متحده، برزیل و بریتانیا
مدل قیمت‌گذاری	دسترسی پرداختی فقط برای مؤسسات بالینی و تحقیقاتی؛ به عنوان اپلیکیشن عمومی یا مصرف‌کننده در دسترس نیست

مرور کلی

مدل AIRE AI ECG یک پلتفرم هوش مصنوعی پیشرفته است که ریسک قلبی عروقی را مستقیماً از الکتروکاردیوگرام‌های استاندارد (ECG) پیش‌بینی می‌کند. با استفاده از یادگیری عمیق و تحلیل بقا، پیش‌بینی‌های فردی برای نتایجی مانند مرگ و میر ناشی از هر علت، نارسایی قلبی، آریتمی و مرگ قلبی عروقی ارائه می‌دهد. برخلاف محاسبه‌گرهای ریسک سنتی، AIRE ویژگی‌های ظریف ECG را که بیماری قلبی زیرین را قبل از بروز علائم نشان می‌دهد، شناسایی می‌کند. این مدل که بر اساس بیش از یک میلیون ECG اعتبارسنجی شده، پیشرفت بزرگی در پیشگیری قلبی و تشخیص‌های بهداشتی مبتنی بر هوش مصنوعی محسوب می‌شود.

نحوه عملکرد

مدل AIRE که از همکاری محققان دانشگاه آکسفورد و کلینیک مایو توسعه یافته است، از شبکه‌های عصبی برای تفسیر ECG به عنوان پیش‌بینی‌کننده‌های پویا از سلامت قلبی عروقی استفاده می‌کند. این مدل بر روی ۱.۱۶ میلیون ECG از ۱۸۹,۵۳۹ بیمار آموزش دیده و منحنی بقا بر اساس زمان تا رویداد شخصی‌سازی شده برای هر بیمار تولید می‌کند که ریسک رویدادهای قلبی عروقی یا مرگ را در طول زمان تخمین می‌زند.

این مدل از نظر زیست‌شناسی قابل تفسیر است—ویژگی‌های خاص ECG را به مسیرهای فیزیولوژیکی و ژنتیکی شناخته شده مرتبط با ساختار و عملکرد قلب پیوند می‌دهد. این ویژگی باعث می‌شود AIRE نه تنها پیش‌بینی‌کننده بلکه قابل توضیح باشد، که گامی کلیدی در شفافیت هوش مصنوعی بالینی است. در اعتبارسنجی بالینی، AIRE عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های آماری سنتی در پیش‌بینی نتایج بیماری قلبی ارائه داد و به پزشکان راهی سریع‌تر و دقیق‌تر برای شناسایی بیماران در معرض خطر در حین غربالگری روتین ECG ارائه کرد.

ویژگی‌های کلیدی

پیش‌بینی جامع ریسک

مرگ و میر ناشی از هر علت، مرگ قلبی عروقی، نارسایی قلبی و آریتمی‌ها را از یک ECG واحد پیش‌بینی می‌کند.

منحنی‌های بقا شخصی‌سازی شده

منحنی‌های ریسک زمان تا رویداد فردی برای هر بیمار تولید می‌کند تا تصمیم‌گیری بالینی را هدایت کند.

اعتبارسنجی بین‌المللی

در جمعیت‌های متعدد بین‌المللی برای تعمیم‌پذیری و قابلیت اطمینان بالینی آزمایش شده است.

قابل تفسیر زیست‌شناسانه

بینش‌های قابل توضیحی ارائه می‌دهد که ویژگی‌های ECG را به عملکرد قلب و مسیرهای فیزیولوژیکی مرتبط می‌کند.

یکپارچگی بالینی

برای ادغام بی‌وقفه در سیستم‌های تشخیصی بیمارستانی و بالینی طراحی شده است.

دسترسی و دانلود

Official website

شروع به کار

1

دسترسی به پلتفرم

از طریق مؤسسات تحقیقاتی و بالینی تأیید شده که با برنامه AIRE همکاری دارند، در دسترس است.

2

بارگذاری داده‌های ECG

یک ECG استاندارد ۱۲ لید یا ضبط دیجیتال سازگار را در رابط تحلیل AI AIRE وارد کنید.

3

اجرای تحلیل هوش مصنوعی

مدل ECG را پردازش کرده و منحنی بقا شخصی‌سازی شده‌ای تولید می‌کند که احتمال رویدادهای قلبی عروقی را پیش‌بینی می‌کند.

4

تفسیر نتایج

پزشکان از گزارش تولید شده برای هدایت مدیریت بیمار، غربالگری و تصمیمات مراقبت پیشگیرانه استفاده می‌کنند.

5

بهبود مستمر

سیستم به طور مداوم از داده‌های جدید بیماران می‌آموزد تا دقت پیش‌بینی را در طول زمان افزایش دهد.

محدودیت‌های مهم

محدودیت‌های دسترسی: مدل AIRE AI ECG برای استفاده عمومی یا موبایل در دسترس نیست. دسترسی محدود به مؤسسات تحقیقاتی و درمانی دارای مجوز است.

• برای استفاده عمومی یا مصرف‌کننده در دسترس نیست
• نسخه رایگان موجود نیست
• نیازمند یکپارچگی با سیستم‌های داده ECG است
• نیازمند نظارت حرفه‌ای پزشکی است
• استقرار بالینی در حال ارزیابی در آزمایش‌های جاری NHS و مراکز دانشگاهی است

سوالات متداول

مدل AIRE AI ECG برای چه کاربردی است؟

AIRE ریسک‌های فردی قلبی عروقی مانند نارسایی قلبی، آریتمی یا مرگ را بر اساس داده‌های روتین ECG پیش‌بینی می‌کند. این مدل ارزیابی‌های ریسک شخصی‌سازی شده ارائه می‌دهد تا به پزشکان در شناسایی بیماران در معرض خطر در حین غربالگری روتین کمک کند.

دقت مدل AIRE چقدر است؟

مطالعات منتشر شده در Nature Medicine و مجلات داوری شده نشان می‌دهد که AIRE نتایج ریسک را دقیق‌تر از مدل‌های آماری سنتی پیش‌بینی می‌کند. این مدل بر روی بیش از یک میلیون ECG برای قابلیت اطمینان بالینی قوی اعتبارسنجی شده است.

آیا بیماران می‌توانند مستقیماً از AIRE استفاده کنند؟

خیر. AIRE به طور انحصاری برای استفاده بالینی و تحقیقاتی توسط بیمارستان‌ها و متخصصان پزشکی دارای مجوز طراحی شده است. به عنوان یک اپلیکیشن عمومی یا مصرف‌کننده در دسترس نیست.

AIRE چه تفاوتی با سایر ابزارهای AI ECG دارد؟

AIRE تحلیل بقا بر اساس زمان تا رویداد و بینش‌های زیست‌شناسانه قابل تفسیر ارائه می‌دهد، نه فقط طبقه‌بندی ریسک دودویی ساده. این قابلیت توضیح‌پذیری آن را برای ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی شفاف‌تر و قابل اقدام‌تر می‌کند.

AIRE در حال حاضر کجا در حال آزمایش است؟

این مدل در سیستم‌های بهداشتی از جمله NHS در بریتانیا و بیمارستان‌های دانشگاهی در ایالات متحده و برزیل به عنوان بخشی از آزمایش‌های بالینی جاری در حال ارزیابی است.

Echo

ابزار ارزیابی ریسک اکوکاردیوگرافی مبتنی بر هوش مصنوعی

توسعه‌دهنده	اولترومیکس، گروه‌های تحقیقاتی دانشگاهی و شرکت‌های تخصصی هوش مصنوعی/تصویربرداری پزشکی در حوزه اکوکاردیوگرافی
پلتفرم‌های پشتیبانی‌شده	سیستم‌های سونوگرافی بیمارستانی دستگاه‌های اکوکاردیوگرافی پلتفرم‌های تشخیصی یکپارچه با هوش مصنوعی
زبان و دسترسی	انگلیسی؛ عمدتاً در بیمارستان‌های بریتانیا، آمریکا و اروپا مستقر شده است
مدل قیمت‌گذاری	پلتفرم پرداختی برای استفاده بالینی و تحقیقاتی؛ نسخه رایگان برای مصرف‌کننده موجود نیست

مرور کلی

ابزارهای تحلیل اکوکاردیوگرافی مبتنی بر هوش مصنوعی با بهره‌گیری از یادگیری ماشین پیشرفته، تصاویر سونوگرافی قلب را به صورت خودکار برای تشخیص زودهنگام بیماری‌های قلبی عروقی ارزیابی می‌کنند. این پلتفرم‌ها اندازه‌گیری‌های قلبی را خودکار کرده، الگوهای تصویربرداری پیچیده را تفسیر و عملکرد قلب را با دقت کمی‌سازی می‌کنند. با شناسایی ناهنجاری‌های ساختاری و شاخص‌های ریسک، به پزشکان امکان می‌دهند نارسایی قلبی، بیماری‌های دریچه‌ای و سایر شرایط قلبی را زودتر تشخیص دهند که منجر به افزایش دقت تشخیص، برنامه‌ریزی درمان و بهبود نتایج بیماران می‌شود.

نحوه عملکرد

اکوکاردیوگرافی استاندارد طلایی برای ارزیابی ساختار و عملکرد قلب است، اما تفسیر سنتی آن نیازمند پزشکان متخصص بوده و تحت تأثیر تغییرات بین ناظران قرار دارد. پلتفرم‌های اکو با کمک هوش مصنوعی این چالش‌ها را با خودکارسازی وظایف تحلیل حیاتی برطرف می‌کنند:

• بخش‌بندی خودکار حفره‌های قلب و اندازه‌گیری کسری تخلیه
• ارزیابی حرکت دیواره و اندازه‌گیری کرنش طولی کلی
• تولید ارزیابی‌های ریسک پیش‌بینی‌شده مرتبط با رویدادهای نامطلوب آینده
• کاهش زمان تحلیل و بهبود ثبات در آزمایش‌ها

با ادغام الگوریتم‌های هوش مصنوعی مستقیماً در سیستم‌های اکوکاردیوگرافی، این ابزارها هم بینش‌های بالینی فوری و هم ارزش پیش‌آگهی بلندمدت برای غربالگری و مدیریت مداوم بیماران فراهم می‌کنند.

ویژگی‌های کلیدی

اندازه‌گیری‌های خودکار

بخش‌بندی و کمی‌سازی حفره‌های قلب و کسری تخلیه با کمک هوش مصنوعی و حداقل دخالت دستی.

پیش‌بینی ریسک

امتیازدهی پیش‌بینی برای نتایج قلبی عروقی بر اساس نشانگرهای زیستی اکوکاردیوگرافی و تحلیل هوش مصنوعی.

ثبات و دقت

کاهش تغییرات بین ناظران و تحلیل سریع‌تر از طریق حاشیه‌نویسی‌های استاندارد شده با کمک هوش مصنوعی.

ادغام بالینی

ادغام بی‌وقفه با سیستم‌های تصویربرداری بیمارستانی برای تشخیص زودهنگام نارسایی قلب، بیماری دریچه‌ای و ناهنجاری‌های ساختاری.

دسترسی

Official website

شروع به کار

1

دریافت داده

اکوکاردیوگرافی استاندارد را با استفاده از دستگاه‌های سونوگرافی سازگار و مطابق پروتکل‌های بالینی انجام دهید.

2

بارگذاری تصویر

تصاویر اکوکاردیوگرافی را برای پردازش در پلتفرم تحلیل هوش مصنوعی بارگذاری کنید.

3

تحلیل خودکار

ابزار هوش مصنوعی به صورت خودکار ساختارهای قلب را بخش‌بندی، عملکرد قلب را اندازه‌گیری و ناهنجاری‌ها را شناسایی می‌کند.

4

ارزیابی ریسک

سیستم امتیازهای پیش‌بینی و طبقه‌بندی ریسک برای نتایج قلبی عروقی تولید می‌کند.

5

بازبینی بالینی

کاردیولوژیست‌ها گزارش تولید شده توسط هوش مصنوعی را همراه با یافته‌های بالینی بررسی کرده و تصمیمات مدیریت بیمار را هدایت می‌کنند.

ملاحظات مهم

فقط برای استفاده بالینی: این ابزارها برای محیط‌های بیمارستانی و تحقیقاتی طراحی شده‌اند و برای استفاده مصرف‌کننده یا خانگی مناسب نیستند.

• نیازمند تصاویر اکوکاردیوگرافی با کیفیت بالا برای تحلیل دقیق هوش مصنوعی
• اعتبارسنجی خارجی مداوم در جمعیت‌های متنوع بیماران
• پلتفرم پرداختی؛ نسخه رایگان موجود نیست
• پیاده‌سازی ممکن است نیازمند آموزش کارکنان و پشتیبانی ادغام سیستم باشد
• مناسب برای استفاده خانگی یا مصرف‌کننده نیست

پرسش‌های متداول

ابزارهای اکوکاردیوگرافی هوش مصنوعی چه بیماری‌های قلبی را تشخیص می‌دهند؟

این ابزارها قادر به تشخیص نارسایی قلبی، بیماری‌های دریچه‌ای، ناهنجاری‌های ساختاری و پیش‌بینی رویدادهای قلبی عروقی آینده بر اساس نشانگرهای زیستی اکوکاردیوگرافی و الگوهای تحلیل هوش مصنوعی هستند.

آیا بیماران می‌توانند این ابزارها را در خانه استفاده کنند؟

خیر. پلتفرم‌های اکوکاردیوگرافی هوش مصنوعی منحصراً برای استفاده بالینی در بیمارستان‌ها و مراکز تحقیقاتی طراحی شده‌اند و نیازمند تجهیزات سونوگرافی حرفه‌ای و اپراتورهای آموزش‌دیده هستند.

هوش مصنوعی چگونه دقت اکوکاردیوگرافی را بهبود می‌بخشد؟

هوش مصنوعی اندازه‌گیری‌های دقیق را خودکار می‌کند، خطاهای انسانی و تغییرات بین ناظران را کاهش می‌دهد و الگوهای تصویری ظریفی را تحلیل می‌کند که ممکن است در بازبینی بصری به تنهایی نادیده گرفته شوند، که منجر به ارزیابی‌های پایدارتر و قابل اعتمادتر می‌شود.

آیا این ابزارهای هوش مصنوعی رایگان هستند؟

خیر. پلتفرم‌های اکوکاردیوگرافی هوش مصنوعی راه‌حل‌های پرداختی هستند که در محیط‌های بالینی و تحقیقاتی استفاده می‌شوند و نسخه رایگان برای مصرف‌کننده وجود ندارد.

آیا هوش مصنوعی جایگزین کاردیولوژیست‌ها خواهد شد؟

خیر. هوش مصنوعی به عنوان ابزاری برای پشتیبانی تصمیم‌گیری به پزشکان کمک می‌کند تا اندازه‌گیری‌های روتین را خودکار کرده و ناهنجاری‌های احتمالی را برجسته کند. قضاوت حرفه‌ای پزشکی و تخصص بالینی همچنان برای مراقبت و تصمیم‌گیری درمانی بیماران ضروری است.

چالش‌ها و ملاحظات اجرایی

اگرچه پتانسیل هوش مصنوعی در پیش‌بینی ریسک قلبی قابل توجه است، چالش‌های مهمی نیازمند توجه هستند:

اعتبارسنجی در جمعیت‌های متنوع

مدل‌های هوش مصنوعی تنها به اندازه داده‌های آموزشی خود عملکرد دارند. اگر داده‌ها تنوع نداشته باشند، هوش مصنوعی ممکن است در همه جمعیت‌ها به یک اندازه خوب عمل نکند.

محققان تأکید می‌کنند که ابزارهای هوش مصنوعی باید در برابر روش‌های تثبیت‌شده (امتیازهای ریسک موجود، اسکن کلسیم) مقایسه شوند تا بهبود واقعی تأیید شود. بسیاری از الگوریتم‌های تحقیقاتی هوش مصنوعی هنوز مقدماتی هستند—مطالعات داوری‌شده و تأییدیه‌های نظارتی پیش از ادغام بالینی لازم است.

ادغام در روند کاری بالینی

توسعه مدل‌های عالی هوش مصنوعی یک چالش است؛ اجرای آن‌ها در عمل بالینی روزمره چالش دیگر. سیستم‌های بهداشتی به نرم‌افزارهای کاربرپسند نیاز دارند که بینش‌های هوش مصنوعی را در روندهای کاری بالینی ادغام کنند—مثلاً هشدارهای سوابق پزشکی برای بیماران پرخطر.

این ادغام نیازمند سرمایه‌گذاری فناوری اطلاعات و آموزش پزشکان برای تفسیر و اقدام بر اساس نتایج هوش مصنوعی است. پذیرش فناوری اغلب با مقاومت مواجه می‌شود، بنابراین شواهد واضح از مزایا برای جلب پذیرش ضروری است.

ما قطعات فناوری را داریم، اما چالش بعدی اجرای آن در محیط‌های بالینی و پذیرش توسط بیماران است.

— دکتر علی ترکمانی، مؤسسه تحقیقاتی Scripps

بیماران نیز باید پیش‌بینی‌های ریسک مبتنی بر هوش مصنوعی را درک و به آن اعتماد کنند. ارتباط مؤثر و تجسم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به مردم کمک می‌کند ریسک شخصی‌شده را بفهمند. با افزایش داستان‌های موفق، پذیرش رشد خواهد کرد.

ملاحظات اخلاقی و حفظ حریم خصوصی

نیازهای داده‌ای هوش مصنوعی نگرانی‌های حریم خصوصی را افزایش می‌دهد. مدل‌های پزشکی هوش مصنوعی اغلب روی میلیون‌ها پرونده بیمار آموزش می‌بینند—ناشناس‌سازی دقیق و رضایت مناسب ضروری است.

هوش مصنوعی به‌عنوان پشتیبان بالینی، نه جایگزین

هوش مصنوعی ابزاری است که از پزشکان حمایت می‌کند، نه جایگزین آن‌ها. تخصص انسانی برای تفسیر یافته‌های هوش مصنوعی در زمینه بالینی و بحث با بیماران ضروری است.

کلینیک مایو تأکید می‌کند که هوش مصنوعی در قلب‌شناسی تکمیل‌کننده دانش پزشک است و زمان بیشتری برای مراقبت از بیمار فراهم می‌کند. بهترین نتایج ترکیب توانایی پردازش داده‌های هوش مصنوعی با قضاوت بالینی و همدلی پزشک است.

آینده هوش مصنوعی در پیشگیری قلبی

آینده هوش مصنوعی در پیش‌بینی ریسک بیماری قلبی بسیار امیدوارکننده به نظر می‌رسد. هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به بخشی استاندارد از ارزیابی قلب‌شناسی است—ممکن است معاینه سالانه شما به زودی شامل تحلیل هوش مصنوعی الگوهای صدا، داده‌های ساعت هوشمند، نوار قلب و سونوگرافی باشد که در گزارشی شخصی‌شده سلامت قلب ترکیب می‌شوند.

شرکت‌های بزرگ فناوری و مؤسسات بهداشتی سرمایه‌گذاری زیادی در این حوزه انجام می‌دهند و نوآوری سریع را پیش می‌برند. با ادغام این ابزارها در عمل بالینی، انتظار می‌رود:

• غربالگری گسترده هوش مصنوعی که بیشتر رویدادهای قلبی قابل پیشگیری را جلوگیری می‌کند
• تشخیص زودهنگام که امکان مداخله پیش از ظهور علائم را فراهم می‌کند
• استراتژی‌های پیشگیری شخصی‌شده بر اساس پروفایل ریسک فردی
• کاهش بستری‌های اورژانسی از طریق مدیریت پیشگیرانه
• تخصیص بهتر منابع مراقبت سلامت به کسانی که بیشترین نیاز را دارند

چشم‌انداز دنیایی است که حملات قلبی و سکته‌ها کمتر افراد را غافلگیر می‌کند، زیرا الگوریتم‌های هوش مصنوعی هشدارهای زودهنگام را فراهم می‌کنند که امکان مداخله به موقع را میسر می‌سازد. همان‌طور که رهبران تحقیقات قلبی بیان می‌کنند، بهره‌گیری از قدرت هوش مصنوعی «مرگ‌های غیرضروری مرتبط با قلب را به‌شدت کاهش می‌دهد» با فراهم کردن مراقبت پیشگیرانه.

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی به‌عنوان هم‌پیمان تحول‌آفرین در مبارزه با بیماری قلبی اثبات شده است. با پیش‌بینی ریسک قلبی با دقت بی‌سابقه—چه از طریق تحلیل تصاویر، ادغام دستگاه‌های پوشیدنی یا پردازش داده‌های بزرگ—هوش مصنوعی به پزشکان و بیماران قدرت می‌دهد تا اقدامات پیشگیرانه سلامت قلب را انجام دهند.

این فناوری‌ها، با تحقیقات دقیق از مؤسسات پیشرو جهانی، به‌تدریج از آزمایشگاه‌ها و کارآزمایی‌های بالینی به عمل واقعی منتقل می‌شوند. با تسریع اجرای آن‌ها، پتانسیل عظیمی برای نجات جان‌ها، شخصی‌سازی مراقبت و ایجاد عصر جدیدی از قلب‌شناسی پیشگیرانه دارند که سلامت قلب با حمایت هوشمندانه فناوری حفظ می‌شود.