魏珂，司春婴，王贺，陈玉善，关怀敏

1977年Gruentzig教授[1]实施首例经皮冠状动脉腔内成形术，标志着经皮冠状动脉介入治疗(percutaneous coronary intervention,PCI)开启了介入心脏病学新纪元。近年来，随着冠状动脉影像学在PCI治疗中的应用，显著降低了再狭窄和靶病变血运重建率，已成为辅助术者精准完成PCI的重要方法。基于机器学习算法的人工智能(artificial intelligence,AI)通过对大样本冠脉影像自我学习实现了自动识别冠脉管腔轮廓、计算最小管腔面积和斑块负荷等重要参数，缩短了影像分析时间，减少了医生工作量。另一方面，心血管疾病是由遗传、环境和行为学多因素共同造成，机器学习算法可以将高纬度的心血管影像转化为可挖掘的数据并通过整合患者的社会人口学特征、实验室检查和遗传学等信息，优化传统风险预测模型更精准地预测PCI患者预后，辅助医生制定个体化治疗方案。

人工智能概述

AI是基于数据的智能化计算机系统，旨在开发用于模拟人类思维过程、推理和行为能力的智能化系统[2]。机器学习作为AI重要的组成部分，也是AI在医学领域应用中的研究热点。机器学习指计算机在无先验知识的情况下，通过算法对样本数据的自我学习，从数据中得到规律并实现特定目标和任务[3]。与机器学习相比，AI不仅涵盖了系统感知数据(如自然语言处理或语音/图像识别)的能力，还包括基于学习的信息控制和操纵对象的能力。算法模型训练过程中数据是第一要素。机器学习根据所需处理的变量类别和训练方式的不同，分为监督学习和无监督学习。……