AI能提前十年預測心臟病是真的嗎？心臟病發作時會發生什么？AI人工智能醫療產業五大應用

• 2019年9月5日 WuYaNan來源：微博 378 18
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大家都知道，心臟病發病迅速，已經成為全民疾病。9月3日，牛津大學研究團隊發表論文稱，可用AI提前10年預測心臟病，利用AI機器通過脂肪放射性圖像分析炎癥、瘢痕和血管變化情況—這些被認為和心臟病發作相關。利用科技來提前測算疾病。那你知道心臟病發病時會發生什么嗎

大家都知道，心臟病發病迅速，已經成為全民疾病。9月3日，牛津大學研究團隊發表論文稱，可用AI提前10年預測心臟病，利用AI機器通過脂肪放射性圖像分析炎癥、瘢痕和血管變化情況—這些被認為和心臟病發作相關。利用科技來提前測算疾病。那你知道心臟病發病時會發生什么嗎?AI人工智能在醫學上有哪些應用呢?我們一起來了解吧。

心臟病發作時會發生什么?

胸前壓迫樣疼痛并可能放射到雙臂頸及下頜;心跳不規則、呼吸困難;焦慮恐懼;眩暈;惡心嘔吐;大汗;口唇甲床蒼白或紫紺;皮膚蒼白青紫及意識喪失等。

比如：

呼吸作了一些輕微活動時,或者處于安靜狀態時,出現呼吸短促現象,但不伴咳嗽,咳痰.這種情況很可能是左心功能不全的表現.

臉色如果臉色灰白而發紫,表情淡漠,這是心臟病晚期的病危面容.如果臉色呈暗紅色,這是風濕性心臟病,二尖瓣狹窄的特征.如果呈蒼白色,則有可能是二尖瓣關閉不全的征象.

鼻子如果鼻子硬梆梆的,這表明心臟脂肪累積太多.如果鼻子尖發腫,表明心臟脂肪可能也在腫大或心臟病變正在擴大.此外,紅鼻子也常預示心臟有病.

心臟病常見癥狀：

有不少人以為，心悸就是心臟病。其實，雖有心悸但心臟卻是健康無恙的。因此，把心臟病癥狀說清楚，對喚起人們的注意和消除不必要的疑慮是必要的。

當心臟病使血液循環不暢，新陳代謝廢物(主要是乳酸)即可積聚在組織內，刺激神經末稍，令人產生疲勞感。疲勞可輕可重，輕的可不在意，重的可妨礙工作。但心臟病疲勞沒有特殊性，它與其它疾病所致的疲勞難以區分。

疼痛：心肌炎、心包炎、心律失常的病人均可感到胸部疼痛。最常見的是心絞痛。心絞痛往往以勞累、激動、飽餐為誘因突然發作，疼痛部位多在胸部正中，有壓迫、灼熱或擠壓感，甚至是一種瀕臨死亡的窒息感，有的可放散在左肩、背及左上臂內側。疼痛持續時間短，3—5分鐘消失，最長不超過20分鐘。

心悸：病人常感心悸，尤其在活動以后。但心悸在有其它疾病或沒有病時也可發生，故心悸對診斷心臟。

氣短：氣短是心臟病常見癥狀。最顯著特點是勞力性氣短和夜間陣發性呼吸困難。勞力氣短就是氣短與活動有關。心臟病人常說，我上二層樓都心慌、憋氣，受不了;夜間陣發性呼吸困難即夜間睡臥不平，有時從夢中憋醒，端坐且喘息一會兒方可緩解。

紫紺：皮膚、粘膜、耳輪周圍、口唇鼻周、指端發紫。

水腫：全身或下肢水腫，有時還會出現胸腔或腹腔的積水。

人工智能：

通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現人類智能的技術。該詞也指出研究這樣的智能系統是否能夠實現，以及如何實現。人工智能于一般教材中的定義領域是“智能主體(intelligent agent)的研究與設計”，智能主體指一個可以觀察周遭環境并作出行動以達致目標的系統。

人工智能在醫療產業五大應用：

隨著社會進步和人們健康意識的覺醒，人口老齡化問題的不斷加劇，人們對于提升醫療技術、延長人類壽命、增強健康的需求也更加急迫。目前人工智能技術在醫療領域的應用主要集中于以下五個領域：

(一)醫療機器人

機器人技術在醫療領域的應用并不少見，比如智能假肢、外骨骼和輔助設備等技術修復人類受損身體，醫療保健機器人輔助醫護人員的工作等 。目前實踐中的醫療機器人主要有兩種：

一是，能夠讀取人體神經信號的可穿戴型機器人，也成為“智能外骨骼”;

二是，能夠承擔手術或醫療保健功能的機器人，以IBM開發的達·芬奇手術系統為典型代表。

(二)智能藥物研發

智能藥物研發是指將人工智能中的深度學習技術應用于藥物研究，通過大數據分析等技術手段快速、準確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物，達到縮短新藥研發周期、降低新藥研發成本、提高新藥研發成功率的目的。

人工智能通過計算機模擬，可以對藥物活性、安全性和副作用進行預測。借助深度學習，人工智能已在心血管藥、抗腫瘤藥和常見傳染病治療藥等多領域取得了新突破。在抗擊埃博拉病毒中智能藥物研發也發揮了重要的作用。

(三)智能診療

智能診療就是將人工智能技術用于輔助診療中，讓計算機“學習”專家醫生的醫療知識，模擬醫生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。智能診療場景是人工智能在醫療領域最重要、也最核心的應用場景。

(四)智能影像識別

智能醫學影像是將人工智能技術應用在醫學影像的診斷上。人工智能在醫學影像應用主要分為兩部分： 一是圖像識別，應用于感知環節，其主要目的是將影像進行分析，獲取一些有意義的信息;二是深度學習，應用于學習和分析環節，通過大量的影像數據和診斷數據，不斷對神經元網絡進行深度學習訓練，促使其掌握診斷能力。

(五)智能健康管理

智能健康管理是將人工智能技術應用到健康管理的具體場景中。目前主要集中在風險識別、虛擬護士、精神健康、在線問診、健康干預以及基于精準醫學的健康管理。

以上全文就是介紹的關于“AI能提前十年預測心臟病是真的嗎？心臟病發作時會發生什么？AI人工智能醫療產業五大應用”內容，大家可參閱。

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