人工智能具有变革性潜力，可提高遗传性心肌病的诊断准确性和风险分层能力，特别是在资源匮乏地区。
综述
人工智能是否能改善资源匮乏地区遗传性心肌病的风险分层和诊断准确性？
人工智能有望提高遗传性心肌病的诊断准确性和风险分层能力，特别是在资源匮乏地区。
遗传性心肌病是全球心源性猝死的重要原因，在年轻人群和资源匮乏地区尤为突出。尽管在诊断和治疗方面取得了进展，但由于遗传复杂性、临床表现的多样性以及现有电生理学和影像学工具的判读局限性，筛查和风险分层仍然具有挑战性。人工智能（AI）——特别是机器学习、深度学习和自然语言处理——通过实现复杂数据的大规模分析和检测细微的疾病模式，展现出变革性的潜力，这可能有助于提高诊断准确性和成本效益，尤其是在低资源环境中。本综述评估了现有风险模型的局限性，在一个统一框架内整合了针对特定疾病的AI应用，并探讨了AI在推动医疗服务匮乏人群的个体化医疗和风险预测方面的作用。
Alahwany et al.（Tue,）开展了一项关于Inherited cardiomyopathies的综述。对Artificial intelligence进行了评估。Artificial intelligence具有变革性潜力，可提高遗传性心肌病的诊断准确性和风险分层能力，特别是在资源匮乏地区。