Cor Vasa 2021, 63(Suppl. 1):97-106
The year in cardiovascular medicine 2020: digital health and innovation
- 1 Acute Vascular Imaging Centre, University of Oxford, John Radcliffe Hospital, Headley Way, Oxford OX39DU, UK;
- 2 Division of Cardiovascular Medicine, Radcliffe Department of Medicine, University of Oxford, L6 West Wing, John Radcliffe Hospital, Headley Way, Oxford OX39DU, UK;
- 3 Department of Cardiology, Division Heart & Lungs, University Medical Center Utrecht, Utrecht University, Heidelberglaan 8, 3584 CX, Utrecht, the Netherlands;
- 4 Institute of Cardiovascular Science and Institute of Health Informatics, Faculty of Population Health Sciences, University College London, 222 Euston Road, NW1 2DA, London, UK;
- 5 Heart Sector, Hygeia Hospitals Groups, Erithrou Stavrou 4, Marousi 151 23, Athens, Greece;
- 6 Cardiology Department, Medical School, University of Crete, University Campus of Voutes, 700 13, Heraclion, Greece
Klíčová slova: Artificial intelligence, Deep learning, Atherosclerosis, Cardiovascular diseases, Machine learning, Digital health, Big Data
Vloženo: 15. červen 2021; Přijato: 15. červen 2021; Zveřejněno: 1. červenec 2021 Zobrazit citaci
Reproduced from: Antoniades C, Asselbergs FW, Vardas P. The year in cardiovascular medicine 2020: digital health and innovation. Eur Heart J. 2021 Feb 14;42(7):732-739. https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehaa1065, by permission of Oxford University Press on behalf of the European Society of Cardiology.
All rights reserved; no part of this publication may be reproduced, stored in a retrieval system, or transmitted in any form or by any means, electronic, mechanical, photocopying, recording, or otherwise, without prior written permission of the Publishers.
For Permissions, please email: journals.permissions@oup.com
The opinions expressed in the Journal item reproduced as this reprint are those of the authors and contributors, and do not necessarily reflect those of the European Society of Cardiology, the editors, the editorial board, Oxford University Press or the organization to which the authors are affiliated.
The mention of trade names, commercial products or organizations, and the inclusion of advertisements in this reprint do not imply endorsement by the Journal, the editors, the editorial board, Oxford University Press or the organization to which the authors are affiliated. The editors and publishers have taken all reasonable precautions to verify drug names and doses, the results of experimental work and clinical findings published in the Journal. The ultimate responsibility for the use and dosage of drugs mentioned in this reprint and in interpretation of published material lies with the medical practitioner, and the editors and publisher cannot accept liability for damages arising from any error or omissions in the Journal or in this reprint. Please inform the editors of any errors.
Oxford University Press, OPL, and the European Society of Cardiology are not responsible or in any way liable for the accuracy of the reprint, for any errors, omissions, or inaccuracies, or for any consequences arising therefrom. The Czech Society of Cardiology is solely responsible for this reprint.
Stáhnout citaci
Reference
- Nicholls M. Machine learning-state of the art. Eur Heart J 2019;40:3668-3669.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Lamata P. Teaching cardiovascular medicine to machines. Cardiovascular Research 2018;114:e62-e64. 10.1093/cvr/cvy127
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Sekelj S, Sandler B, Johnston E, Pollock KG, Hill NR, Gordon J, Tsang C, Khan S, Ng FS, Farooqui U. Detecting undiagnosed atrial fibrillation in UK primary care: validation of a machine learning prediction algorithm in a retrospective cohort study. Eur J Prev Cardiol 2020.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Attia ZI, Noseworthy PA, Lopez-Jimenez F, Asirvatham SJ, Deshmukh AJ, Gersh BJ, Carter RE, Yao X, Rabinstein AA, Erickson BJ, Kapa S, Friedman PA. An artificial intelligence-enabled ECG algorithm for the identification of patients with atrial fibrillation during sinus rhythm: a retrospective analysis of outcome prediction. Lancet 2019;394:861-867.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Han X, Hu Y, Foschini L, Chinitz L, Jankelson L, Ranganath R. Deep learning models for electrocardiograms are susceptible to adversarial attack. Nat Med 2020;26:360-363.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Wagner P, Strodthoff N, Bousseljot RD, Kreiseler D, Lunze FI, Samek W, Schaeffter T. PTB-XL, a large publicly available electrocardiography dataset. Sci Data 2020;7:154.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Zheng J, Zhang J, Danioko S, Yao H, Guo H, Rakovski C. A 12-lead electrocardiogram database for arrhythmia research covering more than 10,000 patients. Sci Data 2020;7:48.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Ribeiro AH, Ribeiro MH, Paixao GMM, Oliveira DM, Gomes PR, Canazart JA, Ferreira MPS, Andersson CR, Macfarlane PW, Meira W Jr., Schon TB, Ribeiro ALP. Automatic diagnosis of the 12-lead ECG using a deep neural network. Nat Commun 2020;11:1760.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Perez MV, Mahaffey KW, Hedlin H, Rumsfeld JS, Garcia A, Ferris T, Balasubramanian V, Russo AM, Rajmane A, Cheung L, Hung G, Lee J, Kowey P, Talati N, Nag D, Gummidipundi SE, Beatty A, Hills MT, Desai S, Granger CB, Desai M, Turakhia MP; Apple Heart Study I. Large-scale assessment of a smartwatch to identify atrial fibrillation. N Engl J Med 2019;381:1909-1917.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Ponikowski P, Voors AA, Anker SD, Bueno H, Cleland JGF, Coats AJS, Falk V, Gonzalez-Juanatey JR, Harjola VP, Jankowska EA, Jessup M, Linde C, Nihoyannopoulos P, Parissis JT, Pieske B, Riley JP, Rosano GMC, Ruilope LM, Ruschitzka F, Rutten FH, van der Meer P; Group ESCSD. 2016 ESC Guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure: the Task Force for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure of the European Society of Cardiology (ESC) Developed with the special contribution of the Heart Failure Association (HFA) of the ESC. Eur Heart J 2016;37:2129-2200.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Gutman SJ, Costello BT, Papapostolou S, Voskoboinik A, Iles L, Ja J, Hare JL, Ellims A, Kistler PM, Marwick TH, Taylor AJ. Reduction in mortality from implantable cardioverter-defibrillators in non-ischaemic cardiomyopathy patients is dependent on the presence of left ventricular scar. Eur Heart J 2019;40:542-550.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Tokodi M, Schwertner WR, Kovács A, Tősér Z, Staub L, Sárkány A, Lakatos BK, Behon A, Boros AM, Perge P, Kutyifa V, Széplaki G, Gellér L, Merkely B, Kosztin A. Machine learning-based mortality prediction of patients undergoing cardiac resynchronization therapy: the SEMMELWEIS-CRT score. Eur Heart J 2020;41:1747-1756.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Tokodi M, Schwertner WR, Kosztin A, Merkely B. The ongoing quest for improving machine learning-based risk stratification. Eur Heart J 2020;41:2914-2915.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Cikes M, Sanchez-Martinez S, Claggett B, Duchateau N, Piella G, Butakoff C, Pouleur AC, Knappe D, Biering-Sorensen T, Kutyifa V, Moss A, Stein K, Solomon SD, Bijnens B. Machine learning-based phenogrouping in heart failure to identify responders to cardiac resynchronization therapy. Eur J Heart Fail 2019;21:74-85.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Kim WH, Kim JT. Machine learning-based mortality prediction: how to be connected to daily clinical practice? Eur Heart J 2020;41:2913-2913.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Attia ZI, Kapa S, Lopez-Jimenez F, McKie PM, Ladewig DJ, Satam G, Pellikka PA, Enriquez-Sarano M, Noseworthy PA, Munger TM, Asirvatham SJ, Scott CG, Carter RE, Friedman PA. Screening for cardiac contractile dysfunction using an artificial intelligence-enabled electrocardiogram. Nat Med 2019;25:70-74.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Commandeur F, Slomka PJ, Goeller M, Chen X, Cadet S, Razipour A, McElhinney P, Gransar H, Cantu S, Miller RJH, Rozanski A, Achenbach S, Tamarappoo BK, Berman DS, Dey D. Machine learning to predict the long-term risk of myocardial infarction and cardiac death based on clinical risk, coronary calcium, and epicardial adipose tissue: a prospective study. Cardiovasc Res 2019.
Přejít k původnímu zdroji...
- Oikonomou EK, Siddique M, Antoniades C. Artificial intelligence in medical imaging: a radiomic guide to precision phenotyping of cardiovascular disease. Cardiovasc Res 2020.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Collet JP, Thiele H, Barbato E, Barthelemy O, Bauersachs J, Bhatt DL, Dendale P, Dorobantu M, Edvardsen T, Folliguet T, Gale CP, Gilard M, Jobs A, Juni P, Lambrinou E, Lewis BS, Mehilli J, Meliga E, Merkely B, Mueller C, Roffi M, Rutten FH, Sibbing D, Siontis GCM; Group ESCSD. 2020 ESC Guidelines for the management of acute coronary syndromes in patients presenting without persistent ST-segment elevation. Eur Heart J 2020.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Taylor A, Yang E. Comparing American and European guidelines for the initial diagnosis of stable ischaemic heart disease. Eur Heart J 2020;41:811-815.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Al'Aref SJ, Maliakal G, Singh G, van Rosendael AR, Ma X, Xu Z, Alawamlh OAH, Lee B, Pandey M, Achenbach S, Al-Mallah MH, Andreini D, Bax JJ, Berman DS, Budoff MJ, Cademartiri F, Callister TQ, Chang HJ, Chinnaiyan K, Chow BJW, Cury RC, DeLago A, Feuchtner G, Hadamitzky M, Hausleiter J, Kaufmann PA, Kim YJ, Leipsic JA, Maffei E, Marques H, Goncalves PA, Pontone G, Raff GL, Rubinshtein R, Villines TC, Gransar H, Lu Y, Jones EC, Pena JM, Lin FY, Min JK, Shaw LJ. Machine learning of clinical variables and coronary artery calcium scoring for the prediction of obstructive coronary artery disease on coronary computed tomography angiography: analysis from the CONFIRM registry. Eur Heart J 2020;41:359-367.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Sengupta PP, Shrestha S, Zeb I. Solving coronary risk: time to feed machines some calcium (score) supplements. Eur Heart J 2020;41:368-370.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Pennell D, Delgado V, Knuuti J, Maurovich-Horvat P, Bax JJ. The year in cardiology: imaging. Eur Heart J 2020;41:739-747.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Antonopoulos AS, Sanna F, Sabharwal N, Thomas S, Oikonomou EK, Herdman L, Margaritis M, Shirodaria C, Kampoli AM, Akoumianakis I, Petrou M, Sayeed R, Krasopoulos G, Psarros C, Ciccone P, Brophy CM, Digby J, Kelion A, Uberoi R, Anthony S, Alexopoulos N, Tousoulis D, Achenbach S, Neubauer S, Channon KM, Antoniades C. Detecting human coronary inflammation by imaging perivascular fat. Sci Transl Med 2017;9(398):eaal2658.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Oikonomou EK, Marwan M, Desai MY, Mancio J, Alashi A, Hutt Centeno E, Thomas S, Herdman L, Kotanidis CP, Thomas KE, Griffin BP, Flamm SD, Antonopoulos AS, Shirodaria C, Sabharwal N, Deanfield J, Neubauer S, Hopewell JC, Channon KM, Achenbach S, Antoniades C. Non-invasive detection of coronary inflammation using computed tomography and prediction of residual cardiovascular risk (the CRISP CT study): a post-hoc analysis of prospective outcome data. Lancet 2018;392:929-939.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Oikonomou EK, Desai MY, Marwan M, Kotanidis CP, Antonopoulos AS, Schottlander D, Channon KM, Neubauer S, Achenbach S, Antoniades C. Perivascular fat attenuation index stratifies cardiac risk associated with high-risk plaques in the CRISP-CT study. J Am Coll Cardiol 2020;76:755-757.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Oikonomou EK, Williams MC, Kotanidis CP, Desai MY, Marwan M, Antonopoulos AS, Thomas KE, Thomas S, Akoumianakis I, Fan LM, Kesavan S, Herdman L, Alashi A, Centeno EH, Lyasheva M, Griffin BP, Flamm SD, Shirodaria C, Sabharwal N, Kelion A, Dweck MR, Van Beek EJR, Deanfield J, Hopewell JC, Neubauer S, Channon KM, Achenbach S, Newby DE, Antoniades C. A novel machine learning-derived radiotranscriptomic signature of perivascular fat improves cardiac risk prediction using coronary CT angiography. Eur Heart J 2019;40:3529-3543.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Investigators S-H, Newby DE, Adamson PD, Berry C, Boon NA, Dweck MR, Flather M, Forbes J, Hunter A, Lewis S, MacLean S, Mills NL, Norrie J, Roditi G, Shah ASV, Timmis AD, van Beek EJR, Williams MC. Coronary CT angiography and 5-year risk of myocardial infarction. N Engl J Med 2018;379:924-933.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Bartelt A, Leipsic J, Weber C. The new age of radiomic risk profiling: perivascular fat at the heart of the matter. Eur Heart J 2019;40:3544-3546.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Lin A Kolossváry M Yuvaraj J Cadet S Mcelhinney P A Jiang C Nerlekar N Nicholls S J Slomka P J Maurovich-Horvat P Wong D T Dey D. Myocardial Infarction Associates With a Distinct Pericoronary Adipose Tissue Radiomic Phenotype. JACC: Cardiovascular Imaging 2020;13:2371-2383. 10.1016/j.jcmg.2020.06.033
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Antoniades C, Antonopoulos AS, Deanfield J. Imaging residual inflammatory cardiovascular risk. Eur Heart J 2020;41:748-758.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Leeson P, Fletcher AJ. Combining artificial intelligence with human insight to automate echocardiography. Circ Cardiovasc Imaging 2019;12:e009727.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Ouyang D, He B, Ghorbani A, Yuan N, Ebinger J, Langlotz CP, Heidenreich PA, Harrington RA, Liang DH, Ashley EA, Zou JY. Video-based AI for beat-to-beat assessment of cardiac function. Nature 2020;580:252-256.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Littlejohns TJ, Holliday J, Gibson LM, Garratt S, Oesingmann N, Alfaro-Almagro F, Bell JD, Boultwood C, Collins R, Conroy MC, Crabtree N, Doherty N, Frangi AF, Harvey NC, Leeson P, Miller KL, Neubauer S, Petersen SE, Sellors J, Sheard S, Smith SM, Sudlow CLM, Matthews PM, Allen NE. The UK Biobank imaging enhancement of 100,000 participants: rationale, data collection, management and future directions. Nat Commun 2020;11:2624.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Bai W, Suzuki H, Huang J, Francis C, Wang S, Tarroni G, Guitton F, Aung N, Fung K, Petersen SE, Piechnik SK, Neubauer S, Evangelou E, Dehghan A, O'Regan DP, Wilkins MR, Guo Y, Matthews PM, Rueckert D. A population-based phenome-wide association study of cardiac and aortic structure and function. Nat Med 2020;26:1654-1662.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Adao R, Guzik TJ. Inside the heart of COVID-19. Cardiovasc Res 2020;116:e59-e61.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Libby P, Luscher T. COVID-19 is, in the end, an endothelial disease. Eur Heart J 2020;41:3038-3044.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Evans PC, Rainger G, Mason JC, Guzik TJ, Osto E, Stamataki Z, Neil D, Hoefer IE, Fragiadaki M, Waltenberger J, Weber C, Bochaton-Piallat ML, Back M. Endothelial dysfunction in COVID-19: a position paper of the ESC Working Group for Atherosclerosis and Vascular Biology, and the ESC Council of Basic Cardiovascular Science. Cardiovasc Res 2020.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Bachtiger P, Peters NS, Walsh SL. Machine learning for COVID-19-asking the right questions. Lancet Digit Health 2020;2:e391-e392.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Linschoten M, Asselbergs FW. CAPACITY-COVID: a European Registry to determine the role of cardiovascular disease in the COVID-19 pandemic. Eur Heart J 2020;41:1795-1796.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Mei X, Lee HC, Diao KY, Huang M, Lin B, Liu C, Xie Z, Ma Y, Robson PM, Chung M, Bernheim A, Mani V, Calcagno C, Li K, Li S, Shan H, Lv J, Zhao T, Xia J, Long Q, Steinberger S, Jacobi A, Deyer T, Luksza M, Liu F, Little BP, Fayad ZA, Yang Y. Artificial intelligence-enabled rapid diagnosis of patients with COVID-19. Nat Med 2020;26:1224-1228.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- McRae MP, Simmons GW, Christodoulides NJ, Lu Z, Kang SK, Fenyo D, Alcorn T, Dapkins IP, Sharif I, Vurmaz D, Modak SS, Srinivasan K, Warhadpande S, Shrivastav R, McDevitt JT. Clinical decision support tool and rapid point-of-care platform for determining disease severity in patients with COVID-19. Lab Chip 2020;20:2075-2085.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Olin JW, Di Narzo AF, d'Escamard V, Kadian-Dodov D, Cheng H, Georges A, King A, Thomas A, Barwari T, Michelis KC,Bouchareb R, Bander E, Anyanwu A, Stelzer P, Filsoufi F, Florman S, Civelek M, Debette S, Jeunemaitre X, Björkegren JLM, Mayr M, Bouatia-Naji N, Hao K, Kovacic JC. A plasma proteogenomic signature for fibromuscular dysplasia. Cardiovasc Res 2020;116:63-77.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Lin S, Li Z, Fu B, Chen S, Li X, Wang Y, Wang X, Lv B, Xu B, Song X, Zhang Yj Cheng X, Huang W, Pu J, Zhang Q, Xia Y, Du B, Ji X, Zheng Z. Feasibility of using deep learning to detect coronary artery disease based on facial photo. Eur Heart J 2020;41:4400-4411.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Kotanidis CP, Antoniades C. Selfies in cardiovascular medicine: welcome to a new era of medical diagnostics. Eur Heart J 2020;41:4412-4414.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Collins GS, Moons KGM. Reporting of artificial intelligence prediction models. Lancet 2019;393:1577-1579.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...
- Minssen T, Gerke S, Aboy M, Price N, Cohen G. Regulatory responses to medical machine learning. J Law Biosci 2020;46:1-18.
Přejít k původnímu zdroji...
Přejít na PubMed...