論文の概要: Advancements in Artificial Intelligence Applications for Cardiovascular Disease Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.03698v1
• Date: Wed, 04 Jun 2025 08:31:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 21:20:14.231845
• Title: Advancements in Artificial Intelligence Applications for Cardiovascular Disease Research
• Title（参考訳）: 心血管疾患研究における人工知能応用の進歩
• Authors: Yuanlin Mo, Haishan Huang, Bocheng Liang, Weibo Ma,
• Abstract要約: 人工知能(AI)の最近の進歩は、心臓血管医学に革命をもたらした。 ディープラーニングアーキテクチャは、医療画像と生理的信号の自動解析を可能にする。 今後の方向性は、パーソナライズされた心血管ケアを洗練させるために、マルチモーダルデータと適応アルゴリズムを統合するハイブリッドモデルに重点を置いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in artificial intelligence (AI) have revolutionized cardiovascular medicine, particularly through integration with computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), electrocardiography (ECG) and ultrasound (US). Deep learning architectures, including convolutional neural networks and generative adversarial networks, enable automated analysis of medical imaging and physiological signals, surpassing human capabilities in diagnostic accuracy and workflow efficiency. However, critical challenges persist, including the inability to validate input data accuracy, which may propagate diagnostic errors. This review highlights AI's transformative potential in precision diagnostics while underscoring the need for robust validation protocols to ensure clinical reliability. Future directions emphasize hybrid models integrating multimodal data and adaptive algorithms to refine personalized cardiovascular care.
• Abstract（参考訳）: 近年の人工知能(AI)の進歩は、特にCT(Computed tomography)、MRI(MRI)、心電図(ECG)、超音波(US)との統合によって、心血管医学に革命をもたらした。 畳み込みニューラルネットワークや生成的敵ネットワークを含むディープラーニングアーキテクチャは、診断精度とワークフロー効率の人間の能力を上回る、医療画像と生理的信号の自動解析を可能にする。 しかし、入力データの正確性を検証できないことなど、重大な課題が続き、診断エラーが伝播する可能性がある。 このレビューでは、臨床の信頼性を確保するための堅牢な検証プロトコルの必要性を強調しつつ、精度診断におけるAIの変革の可能性を強調している。 今後の方向性は、パーソナライズされた心血管ケアを洗練させるために、マルチモーダルデータと適応アルゴリズムを統合するハイブリッドモデルに重点を置いている。

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