摘要
人工智能（AI）和机器学习（ML）通过执行视图分类、图像分割和结果预测等任务，正在重塑超声心动图领域，实现了自动化图像分析、减少变异性和提高诊断准确性。关键应用包括左心室射血分数评估和改进的瓣膜病诊断。局限性包括泛化性、可解释性和整合到不同临床环境中的挑战。本文综述了AI和ML在超声心动图中的现代应用。
引言
超声心动图是心血管护理的重要组成部分，可在各种临床环境中无创评估心脏功能。尽管它们在评估心力衰竭、诊断瓣膜病以及在紧急情况下提供即时护理评估方面具有实用性，但当前的超声心动图实践面临诸多挑战。超声技师获取图像会引入观察者间和观察者内的变化，而解读过程费时且需要专家培训。因此，AI因其在医疗研究中的巨大潜力而备受关注，特别是在医学图像分析领域，并为这些挑战提供了有希望的解决方案。
人工智能和机器学习在超声心动图中的方法
AI包括模拟人类智能的计算技术，包括机器学习（ML），它允许模型在没有明确编程的情况下从数据中学习。深度学习（DL）是一种更先进的ML方法，使用人工神经网络检测复杂模式，特别是图像和信号处理，通过迭代训练提高准确性。ML方法通常分为监督式（例如超声心动图视图分类）或非监督式（例如根据超声心动图参数对患者进行聚类）。这些AI驱动的技术通过图像分割、自动量化和疾病预测等应用提高了超声心动图的诊断一致性和效率。
评估射血分数
LVEF测量是评估收缩功能的主要指标，而降低的LVEF直接与不良的心脏预后相关。LVEF测量包括跨心脏周期跟踪心内膜边界，这是一个艰巨且耗时的过程。已开发出ML模型来自动化EF测量，减少图像采集和分析所需的时间，同时可能提高结果的准确性。在超声心动图期间，获得多个视图以全面了解心脏。对于深度学习模型，第一步是将这些不同的超声心动图视图进行分类。
评估舒张功能障碍
射血分数保留的心力衰竭（HFpEF）的特点是有心力衰竭的症状和体征，且LVEF≥50%，影响着美国约600万人。尽管患病率不断增加，但HFpEF的诊断仍然是一项复杂且具有挑战性的任务，患者经常经历反复住院和死亡率升高。
右心室功能评估
右心室功能评估在肺动脉高压、心肌病和射血分数降低的心力衰竭等病症中至关重要，因为右心室功能受损与更差的临床结果相关。然而，由于右心室几何形状复杂，准确评估右心室仍然具有挑战性，通常需要使用多模态成像技术。深度学习模型可用于解决这一诊断缺口。
瓣膜性心脏病评估
主动脉瓣狭窄
几项大规模研究表明，在AS检测中使用基于2D超声心动图视频训练的深度学习模型的有效性。Holste等人开发了一种模型，该模型使用单视图、非多普勒TTE片段，并在多个外部队列中进行了验证，AUC高达0.98。该模型依赖于自我监督学习来有效提取特征，显著性分析证实其关注临床上相关的结构，如主动脉瓣和二尖瓣环。
心肌病检测
深度学习模型越来越多地应用于超声心动图数据，用于心肌病的检测和分类。AIEchoDx是一个深度学习框架的例子，旨在以高精度区分多种心血管疾病（ASD的AUC为99.50％，DCM为98.75％，HCM为99.57％，既往MI为98.52％）。CAM在此模型中的使用可以通过定位特定的兴趣区域来可视化模型决策过程，并显示临床上相关的结构，如ASD中的心房和HCM中的室间隔。
当前超声心动图中人工智能方法的局限性
尽管取得了令人鼓舞的进展，但在广泛临床整合AI进入超声心动图的道路上仍存在几个限制。用于训练和评估模型的金标准通常是专家注释（例如LVEF估计），这本质上是主观的并且容易受到观察者间和观察者内变异的影响。当用作训练终点时，它们会在AI模型中引入隐藏偏差。这在模型简单地复制专家的偏差时造成了高准确度的错觉。换句话说，一个不完美的参考标准可能会夸大对模型结果的信心并传播偏差。研究设计选择可能会进一步加剧这个问题。同一个专家可能会同时进行模型训练和真实情况比较，无意中偏向于观察者内一致性而非观察者间一致性。这种方法使模型相对于独立的人类读者具有优势，并扭曲了对准确性的看法。
AI在超声心动图中的趋势和未来方向
越来越多的证据表明，AI算法在识别各种心血管病理方面能够达到与临床医生相当甚至超过的诊断准确性。随着这些模型的进步，预计它们的诊断准确性将随着更复杂算法的发展而提高，未来的研究预计将通过大规模临床试验进一步证实这些发现。然而，这些进步对医疗服务提供者、患者和政策制定者的影响仍然是一个重要考虑因素。虽然人们对AI在临床影像学，尤其是超声心动图中的潜在应用充满热情，但在解释研究结果时保持谨慎乐观是至关重要的。将AI整合到临床实践中需要对其局限性有透彻的理解。通过持续研究解决这些问题，对于确保AI在医疗保健中的安全和有效使用至关重要。
结论
AI和ML在提高超声心动图的准确性和效率方面显示出巨大的潜力，从自动化的LVEF测量到壁运动分析和瓣膜病检测。这些技术解决了诸如观察者间变异性及耗时的手动解读等关键挑战，提供了更快、更一致的结果。然而，AI融入常规临床实践需要克服与多样化患者群体的通用性有关的挑战，以及对更大、高质量数据集的需求。工程师、临床医生和研究人员之间的持续研究和协作努力对于最大化AI在超声心动图中的影响至关重要，从而改善患者结局并扩大高质量心血管护理的可及性。
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