基于人工智能算法与扩展现实的心脏病学健康数字孪生
神经元与认知
2024-03-21 v1
摘要
近年来，人们在创建健康数字孪生（Health Digital Twins, HDTs）这一面向临床应用的数字孪生方面付出了巨大努力。心脏建模是发展最快的领域之一，这有利于HDT的有效应用。HDT的临床应用在未来医疗服务中将日益广泛，并具有成为医学主流的巨大潜力。然而，这需要开发用于医学数据分析的模型和算法，而基于人工智能（Artificial Intelligence, AI）的算法的进步已经彻底改变了图像分割过程。病灶的精确分割可能有助于高效的诊断过程和更有效的靶向治疗选择。本文简要概述了心脏病学（包括介入心脏病学）领域HDT技术的最新成就。研究HDT时考虑了扩展现实（Extended Reality, XR）和AI的应用，以及数据安全、技术风险和伦理相关问题。特别强调了自动分割问题。数据处理方面的改进似乎将侧重于医学影像的自动分割，以及用于重建心脏和躯干解剖结构的三维（3D）图像，这些图像可在基于XR的设备上显示。这将有助于开发有效的心脏诊断方法。AI、XR和基于HDT的解决方案的结合将有助于避免技术错误，并作为开发个性化心脏病学的通用方法。此外，我们还描述了潜在的应用、局限性和未来的研究方向。
引用
@article{arxiv.2401.14208,
title = {Health Digital Twins Supported by Artificial Intelligence-based Algorithms and Extended Reality in Cardiology},
author = {Zofia Rudnicka and Klaudia Proniewska and Mark Perkins and Agnieszka Pregowska},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.14208},
year = {2024}
}