Current and future use of artificial intelligence in valvular heart disease imaging
Notice bibliographique
Résumé
Valvular heart disease (VHD) remains significantly underdiagnosed and undertreated. This review examines an artificial intelligence (AI)-enhanced 'spoke-hub-node' care model designed to improve the early detection, risk stratification, and treatment of VHD. In this model, AI tools-such as automated ECG interpretation, digital stethoscopes, and point-of-care ultrasound-facilitate decentralized screening and referral for cardiac imaging at the community level. During the transition from outpatient settings to tertiary care centres, AI-integrated echocardiography, cardiac tomography, and magnetic resonance imaging facilitate advanced diagnostic evaluation and inform procedural planning. We review emerging innovations that can enhance this model of care delivery-including unsupervised machine learning to uncover novel VHD phenotypes, generative AI for automated reporting, the use of digital twins to simulate interventions, and the integration of multiple AI agents to support heart team meetings. These advances are followed by the emerging use of AI in robotic transoesophageal and intracardiac echocardiography, as well as in fusion fluoroscopy imaging, to guide valve interventions. While outlining the challenges inherent in this rapidly evolving field, the review's central contribution is its vision to connect the continuum-from AI-enabled community screening to personalized, image-guided therapies at tertiary care centres-offering a scalable and equitable model for VHD care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».