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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.
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