人工智能预测心脏性猝死和恶性心律失常风险研究进展  

Research progress of artificial intelligence in risk stratification of sudden cardiac death and malignant arrhythmias

作　　者：蔡铖 郦明芳 Cai Cheng;Li Mingfang(Department of Cardiology,The First Affiliated Hospital of Nanjing Medical University(Jiangsu Province Hospital),Nanjing 210029,China)

机构地区：[1]南京医科大学第一附属医院(江苏省人民医院)心血管内科,南京210029

出　　处：《中华心脏与心律电子杂志》2024年第4期234-238,共5页Chinese Journal of Heart and Heart Rhythm(Electronic Edition)

摘　　要：心脏性猝死(SCD)仍是世界范围内重大公共卫生挑战,直接原因主要呈恶性心律失常。作为SCD主要的预防和治疗措施,植入型心律转复除颤器设备昂贵,并且存在植入相关并发症风险,另外,根据目前临床指南需要植入的患者与发生SCD的高危人群并不完全重合。因此,临床上亟需更有效、可靠的SCD风险预测模型。近年来,人工智能的发展为SCD和恶性心律失常的预警开辟了新的道路。本文综述了该领域的最新研究进展,以期帮助读者熟悉相关研究内容并开拓研究思路。

关 键 词：心脏性猝死 恶性心律失常 人工智能 机器学习 预测模型 

分 类 号：R541.7[医药卫生—心血管疾病]