综述：智能技术与脆弱的心脏：应对人工智能在心力衰竭管理中的挑战与局限

《Current Heart Failure Reports》：Smart Technology, Fragile Hearts: Navigating AI’s Challenges and Limitations in Heart Failure Management

　　

摘要

综述目的

本综述总结了人工智能在心力衰竭治疗中的应用进展，包括表型分析、风险分层、影像解读以及即时决策支持等方面，同时指出了目前制约其安全、公平地应用于临床的障碍。

最新研究结果

临床数据集仍存在异质性且不完整；电子病历、遥测数据及影像资料之间的分散状况限制了其通用性和外部有效性。关键亚群在数据中的代表性不足以及结果分类错误会引入系统性误差，进而加剧差异。随着治疗方案和工作流程的演变，模型性能也会发生变化，但部署后的监测却十分少见。模型的透明度不足也影响了错误分析以及医生对模型的信任。监管和数据共享框架仍在发展中且不够完善，这给多中心验证和持续监测带来了困难。目前得到较多支持的缓解策略包括：严格筛选数据群体；透明报告；进行地理和时间层面的外部验证；设置预先规定的安全检查的前瞻性试点项目；运用公平性指标进行偏差审计；提供模型卡片和情况说明书等简明文档；实施带有明确应急处理和回滚计划的持续监测；以及在整个管理过程中纳入人类监督。

总结

在开发和应用过程中嵌入保障措施，能够让人工智能在提升心力衰竭治疗价值的同时，保障患者的安全与公平。当务之急是开展严谨的评估，定期监测模型的性能变化及可能带来的危害，并确保其应用目标与患者关心的结果相一致。