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Heart Failure Clinics

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Emerging Roles for Artificial Intelligence in Heart Failure Imaging - 13/09/23

Doi : 10.1016/j.hfc.2023.03.005 
Andrew J. Bradley, MD ⁎ , Malik Ghawanmeh, MD, Ashley M. Govi, MD, Pedro Covas, MD, Gurusher Panjrath, MD , Andrew D. Choi, MD
 Division of Cardiology, Department of Medicine, The George Washington University School of Medicine and Health Sciences, Washington, DC, USA 

∗Corresponding author. Division of Cardiology, The George Washington University School of Medicine, 2150 Pennsylvania Avenue Northwest Suite 4-417, Washington, DC.Division of CardiologyThe George Washington University School of Medicine2150 Pennsylvania Avenue Northwest Suite 4-417WashingtonDC

Résumé

Artificial intelligence (AI) applications are expanding in cardiac imaging. AI research has shown promise in workflow optimization, disease diagnosis, and integration of clinical and imaging data to predict patient outcomes. The diagnostic and prognostic paradigm of heart failure is heavily reliant on cardiac imaging. As AI becomes increasingly validated and integrated into clinical practice, AI influence on heart failure management will grow. This review discusses areas of current research and potential clinical applications in AI as applied to heart failure cardiac imaging.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Heart failure, Artificial intelligence, Cardiac imaging, Cardiomyopathy, Machine learning


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Vol 19 - N° 4

P. 531-543 - octobre 2023 Retour au numéro
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  • Mitral Regurgitation : Advanced Imaging Parameters and Changing Treatment Landscape
  • Thomas Maher, Andrea Vegh, Seth Uretsky

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