人工智能（artificial intelligence，AI）是计算机科学的一个分支，通过研究和模拟人类智能、智能行为及其规律，使计算机系统能模仿、实现和扩展人类的智力行为^[1-2]。依托大数据平台，利用机器学习、深度学习和智能计算等技术，人工智能已经能实现语言识别、图像识别、自然语言处理等多种人际交互的场景，在多种科学领域取得了瞩目的突破^[3]，如在教育领域，机器承担了越来越多的辅助教育、智能交互的功能；在交通领域，人工智能使无人驾驶、智能交通成为可期待的发展方向；而在医疗保健领域，人工智能在疾病的预测、诊断、治疗、康复及实现精准医疗等方向具有广阔的应用前景。

1.1 人工智能的概念

人工智能主要包括机器学习、深度学习和智能计算^{[1, 3]}。

机器学习（machine learning）是指通过使用大量数据和算法“训练”计算机，让计算机在数据自动分析中获得规律，从而获取“自我学习”的能力，并利用规律对未知数据的结局进行判断和预测的方法。机器学习目前包括监督型、非监督型和增强学习型三种学习类型。监督型学习使用有人为标注的训练数据集得到函数，再由此函数对目的数据集进行结局预测；而非监督型学习的训练集无人为标注，可从数据中发现新的疾病机制、基因型或表型。增强学习型是监督型和非监督型学习的结合，以使算法的准确度最大化^{[1, 3]}。

根据不同的数据大小、数据类型、研究目的可选择不同的算法，其中监督型学习的算法包括人工神经网络（artificial neural nets，ANN）、支持向量机（support vector machine，SVM）、决策树学习、随机森林和朴素贝叶斯分类器等；非监督型学习包括聚类算法和关联规则学习算法^[1]。

1.2 人工智能在心脏重症中的发展现状

机器学习主要用于评估心脏重症患者的危险因素，预测预后，帮助临床医生进行医疗决策。众所周知，射血分数保留的心力衰竭（heart failure with preserved ejection fraction, HFpEF）的治疗是临床面临的重大问题，目前针对HFpEF的临床药物试验均未得到显著获益结果，而HFpEF患者临床表现异质性大可能是其临床获益差的关键原因。Shah等^[4]使用监督型和非监督型学习，对HFpEF患者的临床表型进行了新型分类，并验证了其在结局（再住院率）预测方面的有效性。Ambale-Venkatesh等^[5]评估了机器学习随机生存森林法与传统心血管风险评分对心血管结局（包括全因死亡、卒中、所有心血管疾病、冠心病、心衰和房颤）的预测能力，结果发现与传统心血管风险评分相比，随机生存森林法有更准确的心血管结局预测能力（Brier评分下降10%~25%）。上述研究分别发表于国际心血管权威杂志Circulation、Circulation Research，显示了机器学习在发现疾病新表型和给予个体化治疗方案、识别心血管危险因素和结局预测中的巨大潜力。

深度学习的基本思想是通过多层的网络结构和非线性变换，组合低层特征形成更加抽象的、易于区分的高层表示，以发现数据的分布式特征表示^[6]。深度学习以人工神经网络为基础，包括递归神经网络、卷积神经网络和深度神经网络等算法。近年来，深度学习（deep learning）作为机器学习领域的研究热点，在图像分析、语音识别和自然语言处理等方面取得了令人瞩目的成功。在心脏重症领域，深度学习已用于心血管影像学，如Kannathal等^[7]使用深度神经网络方法将心电图信号分为正常、异常、危及生命3组，且准确率达99%。

认知计算（cognitive computing）包含机器学习、模式识别、自然语言处理等多领域的技术创新，旨在创建一个可模仿人脑认知功能的自动运算模型，其能够“理解”语言、图像、视频等非结构化数据，无需人工辅助即可解决问题^[1]。Sengupta等^[8]使用认知计算方法研究出一种联想记忆分类器，可根据超声心动图区分缩窄性心包炎和限制性心包炎，比SVM和随机森林准确性更高，可帮助临床医生准确诊断。

2 心脏重症康复 2.1 心脏康复的内涵

世界卫生组织在1964年首次对心脏康复（cardiac rehabilitation，CR）进行定义，多年由专家委员会和工作组对心脏康复的进展进行评价并提出建议^[9-10]。参考近年来国内外心脏康复的临床研究证据、指南及专家共识，结合我国的临床实践，我国专家经充分讨论后编撰了《中西医结合Ⅰ期心脏康复专家共识》^[10]，该共识提出心脏康复是通过综合的整体的康复医疗，包括采用主动积极的身体、心理、行为和社会活动的训练与再训练，改善心血管病引起的心脏和全身功能低下，预防心血管事件的再发，改善患者生活质量，回归正常社会生活而进行的系统性治疗。

心脏康复分为三期，即Ⅰ期康复（院内康复期）、Ⅱ期康复（门诊康复期）、Ⅲ期康复（院外长期康复），主要包括九大部分：运动康复、营养支持、呼吸锻炼、疼痛管理、二级预防用药、心理疏导、睡眠管理、戒烟指导、中医药干预管理^[10-11]。心脏康复可以大幅度降低心血管病患者的病死率和复发率，提高临床心血管病治疗的有效性，降低医疗费用并明显提高患者的生活质量^[10-11]。

2.2 心脏重症康复的发展现状

虽然心脏康复可从多方面发挥心脏保护作用，但目前世界范围内心脏重症患者康复的现状不容乐观，研究显示心脏康复参与率不足50%，尤其是在一些亚组人群中更低^[12-14]。在我国，心脏康复尚处于起步阶段，基于随机对照试验和Meta分析的心脏康复获益程度还是空白^[13]。

心脏康复面临的重要障碍包括：一方面在心脏疾病急性期及亚急性期过后，患者能否获得个体化的心脏康复方案；另一方面，患者在社区及家庭中的长期康复能否有效进行，即在社区及家庭中能否有效监控训练强度和风险。如心血管疾病患者无法实现长期合理康复训练，患者依然会反复发病、再住院^[15-17]。因此如何制定个体化的心脏康复方案和如何提高社区、家庭层面的康复效果及安全性是心脏康复工作者需要关注的重要问题。

3 人工智能与心脏重症康复

随着计算机技术越来越多地应用到医学领域，将人工智能与心脏康复相结合，使用人工智能技术制定合理的运动处方，并进行监督反馈，对心脏重症患者的康复起到了重要作用。

3.1 人工智能在心脏重症康复中的应用进展

目前，人工智能在心脏重症患者康复中的应用主要包括个体化运动处方的制定和训练监测。

国内外专家已研发出多种人工智能系统，针对不同心脏重症急性期过后的运动康复，提供个体化运动方案的制定、监测和评价等，使评估、训练、监测一体化，对心脏康复起到有效帮助^[18]。Schoenrath等^[19]使用人工智能辅助的Lokomat系统对心脏外科术后的患者进行“步态疗法”训练，Lokomat系统可根据患者情况制定运动方案，以保证充分的有氧训练，同时运动过程中反馈记录运动速度和力量，研究发现同标准康复训练方案相比，在步行距离和下肢力量方面能够获得类似甚至更好的康复效果，没有增加刀口感染等风险，这对心脏外科术后的患者提供了更加有效安全的运动康复方法。Schindelholz和Hunt^[20]设计了一种新的人工智能系统，可计算运动时靶心率、监测运动时心率并使用心率反馈来控制跑步机踏板运动强度，从而保证了患者运动时的靶强度和运动处方的有效性，在心脏重症康复中有较大的应用前景。

此外，人工智能使得心脏重症康复的管理智能化，实现了医务人员-患者-家属交互网络化，有效保证了长期心脏康复的安全性和有效性^[18]。Ottaviano等^[21]研制了一种新的改善心肌梗死患者预后的心脏康复系统，该系统首先通过采集患者疾病情况、生活方式等信息由心脏专家制定运动方案，其次监测患者运动时的生命体征等信息并传送至心脏专家以指导患者运动强度，从而促进患者运动习惯的养成，达到个性化指导患者心脏康复的目的。Lee等^[22]建立了一种“家庭移动心肺康复咨询系统”，该系统通过手机接收无线动态心电的蓝牙信号来监测心率和呼吸频率，并同步远程传送至心血管专家，用于对患者心血管不良事件的监控并及时做出应对措施。Bie等^[23]使用聚类分析的方法可准确快速地识别患者稀少的异常心搏。余滨宾等^[15]将物联网技术与康复医学相结合，利用可穿戴式设备uCare（由含信号采集盒的信号采集带、智能手机和电脑终端组成）对心血管疾病患者进行心电监测，发现uCare与动态心电图检测结果基本一致，uCare不仅可根据患者自身情况设定康复训练时的靶心率并予以提示，且当患者出现异常心电时可发出语音报警，并通知患者亲属，同时心电信息均可通过网络信息远程传输到社区康复医疗中心进行数据处理，从而使医务人员可以充分掌握患者的生理和活动状态，协助监督患者的康复训练，及时调整康复训练方案。因此uCare可以较为准确地监控患者的心电情况，保障社区、家庭心脏康复的有效性及安全性。

此外，老龄化的社会已经到来，老年人的社会疏离、情感孤独、认知障碍等问题逐渐凸显。研究显示，利用人工智能和虚拟技术建立人工化的互动环境、视频化沟通、陪伴型机器人、个人应急反馈安全系统等技术，可鼓励老年患者在与机器人的接触中练习社会交往技能，对改善老年患者情感、认知能力，回归社会具有积极的作用^[24-25]。

3.2 人工智能在心脏重症康复中的应用前景

基于大数据的处理和计算机学习的发展，计算机拥有了越来越强大的逻辑与对弈能力，机器已经能够对周围的环境进行认知，并拥有了一定的决策和反馈能力。

在心脏重症康复中，人工智能对明确疾病诊断、提高成本效益、降低再住院率和病死率、推动个体化精准医疗具有重要作用^[1]。如利用机器学习、深度学习和智能计算等算法，人工智能可实现自动阅片，较传统阅片方式，可提高超声和其他心脏影像学诊断的准确性；利用基因测序、手机应用程序、可穿戴设备等构成的大数据平台，人工智能有助于寻找疾病相关的新型基因型或表型，尤其是症状复杂、鉴别困难的疾病如HFpEF、应激性心肌病、原发性肺动脉高压、冠心病等，从而有助于实现个体化的精准诊断和靶向治疗；另外，利用大数据平台，人工智能技术有助于临床治疗策略的选择，如经皮冠脉介入治疗后抗血小板药物、非瓣膜性房颤患者抗凝药物的选择；此外，人工智能有助于确定冠心病、Brugada综合征等疾病新的危险因素^[1]。

综上所述，心脏康复是综合性心血管病管理的医疗模式，是以运动治疗为核心的心理—生物—社会综合医疗保健。将人工智能技术运用于心脏重症康复中，基于患者实际情况制定个体化的心脏康复方案，并对康复情况进行监督反馈，将提高心脏重症患者康复的依从性、有效性和安全性，从而改善心脏重症患者的长期预后，减少再住院率，减轻患者、家庭、社会的经济负担，具有重要的应用价值和发展前景。