研究专题背景
人工智能（AI）和机器学习（ML）已成为心血管医学领域的变革力量。全球心血管疾病（CVD）患病率不断上升，加之电子健康记录系统的广泛普及，为利用大型数据集提供了丰富资源。这些资源包括人口统计信息、实验室检测值、影像学发现和结局数据，可为临床医生提供关于患者风险、疾病状态和治疗反应的新见解。该领域的最新研究表明，AI和ML在识别未诊断疾病、增强各类心血管影像学检查的诊断能力，以及更准确预测短期和长期结局方面展现出巨大潜力。尽管取得这些进展，但在常规临床实践中整合AI技术仍面临若干挑战，包括数据异质性、可重复性、可解释性，以及在真实世界环境中确立临床效益等问题。关于AI工具的最佳设计与验证方法，及其伦理和监管考量，仍存在持续讨论。
本研究专题旨在突出利用AI和ML解决心血管疾病诊断与管理中未解问题的创新研究与方法论。特别关注AI增强型预测分析如何填补临床决策中的空白，尤其是在诊断不确定性或治疗平衡的场景中。研究重点是AI工具在疾病预测、多种心血管影像学检查的诊断改进以及优化介入操作方面的开发、验证和真实世界评估。通过汇集原创研究、综述和专家观点，本专题旨在加速AI技术安全、有效且公平地融入心血管护理，最终改善不同患者群体的治疗结局。
本研究专题涵盖利用AI和ML解决心血管护理中的临床不确定性和优化问题的研究，主要关注基于大型成熟数据集的应用。我们欢迎处于数据科学与心血管医学交叉领域的研究，同时认识到回顾性分析固有的局限性以及前瞻性验证的必要性。
为深入探讨该领域的边界与机遇，我们欢迎涉及但不限于以下主题的文章：
- 心血管研究与护理的数据整合策略
- 用于疾病预测与诊断的AI/ML模型开发与验证
- 计算建模和数字孪生在心血管疾病管理中的应用
- 支持风险分层和介入手术患者选择的AI系统
- 临床AI实施中的伦理、监管和实践挑战评估
- AI/ML在心血管护理中当前与未来格局的综述与观点
关键词
人工智能、机器学习、临床决策支持、心血管影像学、心电图（ECG）、超声心动图、外部验证、实施科学、真实世界数据、电子健康记录（EHR）
重要说明
所有提交至本研究专题的稿件必须符合其所属期刊和栏目的范围，如其使命声明中所定义。Frontiers保留权利在同行评审的任何阶段，将超出范围的稿件引导至更合适的栏目或期刊。
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