深度学习在心脏病学中的应用

医学领域正在产生大量医生无法高效解读与利用的数据。此外,基于规则的专家系统在解决复杂医疗任务或利用大数据产生洞见方面效率低下。深度学习已成为一类在诊断、预测与干预等广泛医学问题中更准确且有效的技术。深度学习是一种表示学习方法,由多层对数据进行非线性变换组成,从而揭示层次化关系与结构。在本综述中,我们调研了使用来自心脏病学的结构化数据、信号与成像模态的深度学习应用论文。我们讨论了将深度学习应用于心脏病学(也普遍适用于医学)的优势与局限,同时提出若干最适于临床使用的方向。