心力衰竭的大数据与可信人工智能：综述

机器学习技术的快速发展，加上越来越多的大型多样化数据集的可用性，有望改变心力衰竭的研究和临床护理。本综述首先概述了心力衰竭研究中使用的关键机器学习和人工智能概念，然后探讨了如何利用多样化的数据模式——包括电子健康记录、患者注册中心、生物库、影像、远程监测和合成数据——来开发用于心力衰竭诊断、预后、风险分层和个性化治疗策略的机器学习应用。尽管潜力巨大，但我们强调了临床转化的主要障碍，如数据异质性、算法偏见、缺乏互操作性和隐私问题。综述还探讨了可解释和公平的人工智能系统的必要性，并评估了新兴解决方案，包括联邦学习和合成数据生成，以解决公平性和数据隐私挑战。除了技术创新，我们强调了以人为本的设计、利益相关者参与和监管准备的重要性。最后，我们确定了未来的优先事项，并呼吁跨学科合作，以确保人工智能在心衰管理中的可扩展、道德和有效的整合。