Future possibilities for artificial intelligence in the practical management of hypertension

血压 人工智能 计算机科学 医学 深度学习 大数据 机器学习 数据科学 数据挖掘 内科学
作者
Hiroshi Koshimizu,Ryosuke Kojima,Yasushi Okuno
出处
期刊:Hypertension Research [Springer Nature]
卷期号:43 (12): 1327-1337 被引量:27
标识
DOI:10.1038/s41440-020-0498-x
摘要

The use of artificial intelligence in numerous prediction and classification tasks, including clinical research and healthcare management, is becoming increasingly more common. This review describes the current status and a future possibility for artificial intelligence in blood pressure management, that is, the possibility of accurately predicting and estimating blood pressure using large-scale data, such as personal health records and electronic medical records. Individual blood pressure continuously changes because of lifestyle habits and the environment. This review focuses on two topics regarding controlling changing blood pressure: a novel blood pressure measurement system and blood pressure analysis using artificial intelligence. Regarding the novel blood pressure measurement system, we compare the conventional cuff-less method with the analysis of pulse waves using artificial intelligence for blood pressure estimation. Then, we describe the prediction of future blood pressure values using machine learning and deep learning. In addition, we summarize factor analysis using explainable AI to solve a black-box problem of artificial intelligence. Overall, we show that artificial intelligence is advantageous for hypertension management and can be used to establish clinical evidence for the practical management of hypertension.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Hello应助狂野行天采纳,获得10
刚刚
爱上学的小金完成签到 ,获得积分10
刚刚
hhhhh发布了新的文献求助10
1秒前
JamesPei应助XinQihang采纳,获得10
2秒前
jinmuhuo完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
玖爱发布了新的文献求助10
2秒前
Nancy完成签到,获得积分10
3秒前
飒卡发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
vicin发布了新的文献求助10
4秒前
南桑完成签到 ,获得积分10
4秒前
6秒前
dl完成签到 ,获得积分10
6秒前
阳谋关注了科研通微信公众号
6秒前
Lucas应助lemon采纳,获得20
7秒前
7秒前
无花果应助文艺的老太采纳,获得10
7秒前
7秒前
小酒窝周周完成签到 ,获得积分10
7秒前
7秒前
April完成签到,获得积分10
8秒前
领导范儿应助文献期待采纳,获得10
8秒前
9秒前
情怀应助liuyang采纳,获得10
9秒前
谨慎大神完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
cmj完成签到,获得积分20
11秒前
科研通AI6.3应助munire采纳,获得10
11秒前
ren发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
李健的小迷弟应助郭竞阳采纳,获得10
12秒前
科目三应助一棵树采纳,获得10
12秒前
Microwhale应助qq1640564935采纳,获得10
12秒前
叶夜耶发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
渣兔完成签到,获得积分10
13秒前
wenxing发布了新的文献求助10
13秒前
谭筱妍完成签到,获得积分10
13秒前
科研通AI2S应助asdfqwer采纳,获得10
14秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Aerospace Standards Index - 2026 ASIN2026 2000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
晋绥日报合订本24册(影印本1986年)【1940年9月–1949年5月】 1000
Social Cognition: Understanding People and Events 1000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6032705
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7722753
关于积分的说明 16201263
捐赠科研通 5179362
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2771782
邀请新用户注册赠送积分活动 1755051
关于科研通互助平台的介绍 1640057