引言：
上周我们利用人工智能处理视网膜图像来分析判断心血管疾病的方法，今天我们就将人工智能和心血管疾病进行到底，分析下人工智能在先天性心脏病的应用。
一、研究背景：
1、先天性心脏病
先天性心脏病是先天性畸形中最常见的一类，约占各种先天畸形的28%，指在胚胎发育时期由于心脏及大血管的形成障碍或发育异常而引起的解剖结构异常，或出生后应自动关闭的通道未能闭合的情形。先天性心脏病发病率不容小视，占出生活婴儿的0.4%～1%，这意味着我国每年新增先天性心脏病患者15～20万。
先天性心脏病谱系特别广，包括上百种具体分型，有些患者可以同时合并多种畸形，症状千差万别，最轻者可以终身无症状，重者出生即出现严重症状如缺氧、休克甚至夭折。
少部分先天性心脏病在5岁前有自愈的机会，另外有少部分患者畸形轻微、对循环功能无明显影响，而无需任何治疗，但大多数患者需手术治疗。随着医学技术的飞速发展，手术效果已经极大提高，目前多数患者如及时手术治疗，可以和正常人一样恢复正常，生长发育不受影响，并能胜任普通的工作、学习和生活的需要。然而治疗的前提却是早发现。
2、人工智能：
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。
人工智能在健康领域的相关研究：
1）新药研究方面的应用；2）利用图像处理在肿瘤方面的应用；3）人体健康管理方面的应用；4）在健康管理领域机器人的具体应用。希望大家在这些方面多交流，找到个人兴趣爱好，确定个人研究方向。
人工智能主要包括如下三个要素：
1）数据是人工智能的第一要素，也是人工智能的基石。医院中大部分的数字化数据都为医学影像数据，医院中常见的CT和磁共振图像的海量数据等，给人工智能提供了巨大的数据支持。
2）算法是人工智能的第二个要素，决定了人工智能的上限，没有算法，就无法把影像图像转换成可供分析的数据，无法提取到有效的数据特征。
3）此外，人工智能还需要强大的物理硬件支持，即第三个要素计算力。如往期文章所述，人工智能最近一些年得到迅猛发展的原因就在于计算机运算能力的快速提高。计算力越强，越能处理更复杂的数据、更先进的算法。一般情况下的人工智能模型是基于核心处理器或者图形处理器开展的不断优化和训练。
二、论文分析
美国研究团队发现，利用人工智能的神经网络集成技术来提供复杂先天性心脏病的专家级产前检测具有显著的优势。相关研究在Nature-Medical发表论文：Anensembleofneuralnetworksprovidesexpert-levelprenataldetectionof
本文编辑：佚名
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