Cardiovascular Analytic Intelligence Initiative
心血管分析智能计划(CV-Ai2)旨在寻找新的创新方法，更好地利用临床活动产生的数据来设计解决方案，帮助解决重要的临床问题. 然后将这些解决方案部署到医院环境中，并直接在医生和患者层面进行评估.
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From Analytics to Analytic Intelligence
Among the hundreds of predictive models developed for cardiovascular disease, only <0.1% actually end up routinely used in clinical practice. 心血管分析智能计划(CV-Ai2)由约翰霍普金斯大学创建，专门解决这一翻译危机. 解决当前预测模型局限性的关键将是超越数据分析和人工智能，专注于分析智能. 分析智能是一个多步骤的过程，在此过程中创建预测模型，同时考虑其部署和评估的全部需求, which is an intrinsic part of the process. 为了在临床环境中充分发挥机器学习和人工智能的潜力，转向分析智能是必要的.
Predictive Models
我们开发和测试新的策略，使用最佳的生物统计方法和机器学习来创建临床使用的预测模型. 我们的重点是允许在不使用数据约简方法的情况下利用复杂和深度数据的方法.
- Shelby Kutty, M.D., Ph.D., Chair
- Cedric Manlhiot, Ph.D., Director
- Ari Cedars, M.D., Member
- Benjamin Barnes, M.D., Member
- Vivek Jani, M.S., Medical Student
- Joseph Shin, B.S., Medical Student
- Junzhen Zhan, M.D., Ph.D., Research Fellow
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随着时间的推移，结构性心脏病患者往往会发展成心力衰竭. 心脏生命轨迹项目旨在整合数千名结构性心脏病患者的终身数据, 并使用数据分析来预测心脏功能的进展以及治疗或手术干预的最佳时机和方式.
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医生通常只有在门诊看到病情稳定的心脏病患者时，才能大致了解他们的病情. Unfortunately, 许多患者的临床状况在两次就诊之间恶化, 医生可能会错过进行干预的机会. 心脏门诊预警系统使用来自可穿戴设备的预测和实时数据分析来检测心脏功能的细微变化，提醒患者和护理提供者可能是时候进行评估了.
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Decision support tools are ubiquitous in medicine, 但是他们对数据的使用在范围和复杂性上都是有限的. The CV-Ai2 团队在开发复杂预测算法的众多项目中工作, implemented in real-time clinical decision support, and evaluated. These tools will allow for individualization of therapy, better matching of patients to therapy, and hopefully better patient outcomes.
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创建预测模型的经典方法是使用概率方法. 它们在一组狭窄的环境(常见的风险因素)中工作得非常好，并且通常依赖于没有使用大部分可用数据的数据缩减技术. At CV-Ai2, 我们使用统计学习方法来避免对数据简化的需要, 所以他们可以在更广泛的环境中表现良好.
Student Opportunities
我们为医学专业的学生提供各种各样的机会, public health, 为数据科学和计算机科学的研究项目做出贡献. 有很多方法可以为项目做出贡献，以前的编码或数据分析经验并不适用于所有项目. 唯一的先决条件是以前在本科阶段完成生物统计学课程.
学生通常每周至少花4-6个小时在灵活的项目上. 对项目有实质性贡献的学生将被邀请在国内和国际会议上领导稿件准备和成果展示.
2020年下半年开始招收研究生和博士后. Details to come.
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For CV-Ai2’s vision to become a reality, our academic, 临床和行业合作伙伴必须走到一起，朝着共同的目标努力. CV-Ai2 感谢帮助我们实现愿景的合作伙伴, and we are always looking for more collaborators. 如果您与我们有共同的愿景并希望参与其中，请不要犹豫与我们联系 [email protected].