文献筛选关键信息
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作者: 不详
文章标题: Novel CAC Dispersion and Density Score to Predict Myocardial Infarction and Cardiovascular Mortality
期刊名称: Circ Cardiovasc Imaging
发表年份: 2025
DOI: 10.1161/CIRCIMAGING.125.018059
PubMed ID: 40613107
匹配说明: 该研究提出了一种新的冠状动脉钙化（CAC）分散和密度评分（CAC-DAD），用于预测主要不良心血管事件（MACE），并与传统的Agatston评分进行了比较。研究结合了深度学习算法，具有较高的创新性和临床应用价值。
原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40613107/ -
作者: 不详
文章标题: In vitro to in vivo translation of artificial intelligence for clinical use: screening for acute coronary syndrome to identify ST-elevation myocardial infarction
期刊名称: J Am Med Inform Assoc
发表年份: 2025
DOI: 10.1093/jamia/ocaf101
PubMed ID: 40576204
匹配说明: 该研究探讨了如何将预测模型从实验室环境（in vitro）转化为临床实践（in vivo），并通过临床决策支持系统（CDS）进行验证。研究结合了人工智能技术，具有较高的创新性和实际应用价值。
原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40576204/ -
作者: 不详
文章标题: Early diagnosis of acute myocardial infarction via hub genes identified by integrated weighted gene co-expression network analysis
期刊名称: Am Heart J Plus
发表年份: 2025
DOI: 10.1016/j.ahjo.2025.100554
PubMed ID: 40575177
匹配说明: 该研究通过加权基因共表达网络分析（WGCNA）和机器学习算法，识别出急性心肌梗死（AMI）的早期诊断标志物。研究结合了生物信息学和机器学习，具有较高的创新性和实际应用价值。
原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40575177/ -
作者: 不详
文章标题: Right Ventricular Strain by Echocardiography: Current Clinical Applications and Future Directions for Mechanics Assessment of the Forgotten Ventricle
期刊名称: J Pers Med
发表年份: 2025
DOI: 10.3390/jpm15060224
PubMed ID: 40559087
匹配说明: 该研究综述了右心室应变（RVLS）在临床中的应用及其未来发展方向。研究结合了超声心动图技术和人工智能，具有较高的临床应用价值。
原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40559087/ -
作者: 不详
文章标题: The Role of N-terminal Pro-B-Type Natriuretic Peptide, Troponins, and D-dimer in Acute Cardio-Respiratory Syndromes: A Multi-specialty Systematic Review
期刊名称: Cureus
发表年份: 2025
DOI: 10.7759/cureus.84460
PubMed ID: 40546647
匹配说明: 该系统综述评估了N-末端B型利钠肽前体（NT-proBNP）、心肌肌钙蛋白和D-二聚体在急性心肺综合征中的诊断和预后价值。研究结合了多学科方法和人工智能，具有较高的实际应用价值。
原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40546647/ -
作者: 不详
文章标题: Predicting takotsubo syndrome subtypes: An interpretable machine learning model for differentiating emotional versus physical aetiologies
期刊名称: Int J Cardiol
发表年份: 2025
DOI: 10.1016/j.ijcard.2025.133509
PubMed ID: 40513675
匹配说明: 该研究开发了一个可解释的机器学习模型，用于区分由情绪和物理因素引起的 tako-tsubo 综合征（TTS）亚型。研究结合了临床标志物和机器学习，具有较高的创新性和实际应用价值。
原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40513675/ -
作者: 不详
文章标题: Development and Validation of a Machine Learning Model for Predicting Long-Term Depression Risk in ACS Patients After PCI: A Retrospective Cohort Study
期刊名称: Int J Gen Med
发表年份: 2025
DOI: 10.2147/IJGM.S523029
PubMed ID: 40510255
匹配说明: 该研究开发并验证了一个机器学习模型，用于预测急性冠脉综合征（ACS）患者PCI术后长期抑郁风险。研究结合了多种机器学习算法和临床数据，具有较高的创新性和实际应用价值。
原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40510255/ -
作者: 不详
文章标题: Divergent Immune Pathways in Coronary Artery Disease and Aortic Stenosis: The Role of Chronic Inflammation and Senescence
期刊名称: Int J Mol Sci
发表年份: 2025
DOI: 10.3390/ijms26115248
PubMed ID: 40508061
匹配说明: 该研究探讨了冠状动脉疾病（CAD）和主动脉瓣狭窄（AS）中不同的免疫途径，特别是慢性炎症和衰老的作用。研究结合了流式细胞术和机器学习，具有较高的创新性和实际应用价值。
原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40508061/ -
作者: 不详
文章标题: Predictive machine learning model for 30-day hospital readmissions in a tertiary healthcare setting
期刊名称: Bioinform Adv
发表年份: 2025
DOI: 10.1093/bioadv/vbaf121
PubMed ID: 40502443
匹配说明: 该研究开发了一个预测模型，用于预测三级医疗环境中30天内的再入院风险。研究结合了多种机器学习算法和临床数据，具有较高的创新性和实际应用价值。
原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40502443/ -
作者: 不详
文章标题: Predictive Model for the Detection of Subclinical Atherosclerosis in HIV Patients on Antiretroviral Treatment
期刊名称: Curr HIV Res
发表年份: 2025
DOI: 10.2174/011570162X373384250529110832
PubMed ID: 40491375
匹配说明: 该研究开发了一个预测模型，用于检测接受抗逆转录病毒治疗的HIV患者中的亚临床动脉粥样硬化。研究结合了多种机器学习算法和临床数据，具有较高的创新性和实际应用价值。
原文地址: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40491375/
论文选题建议
1. 基于冠状动脉钙化分散和密度评分（CAC-DAD）的急性心肌梗死预测模型
选题理由:
- 该研究提出了一种新的冠状动脉钙化（CAC）分散和密度评分（CAC-DAD），用于预测急性心肌梗死（AMI）和心血管死亡率。与传统的Agatston评分相比，CAC-DAD评分具有更高的预测能力。
- 结合深度学习算法，可以提高预测模型的准确性和可靠性。
学术价值:
- 填补了现有研究中关于冠状动脉钙化分布和密度对心血管事件预测的空白。
- 提供了一种新的、更精确的预测方法，有助于早期识别高风险患者。
实际应用:
- 通过早期识别高风险患者，可以采取更积极的预防措施，降低急性心肌梗死的发生率和死亡率。
- 该模型可以集成到临床决策支持系统中，提高临床医生的诊断和治疗水平。
创新性:
- 引入了新的冠状动脉钙化评分体系，结合深度学习算法，提高了预测模型的准确性和可靠性。
- 考虑了冠状动脉钙化的空间分布和密度，提供了更全面的预测信息。
可行性:
- 基于单中心或多中心的临床数据，可以通过医院电子病历系统获取相关数据。
- 深度学习算法已经在多个领域得到广泛应用，技术成熟。
数据可用性:
- 可以通过医院电子病历系统获取冠状动脉钙化数据和患者基本信息。
- 有现成的深度学习框架和工具可以使用。
2. 基于机器学习的急性冠脉综合征（ACS）早期筛查模型
选题理由:
- 该研究开发了一个机器学习模型，用于在急诊科快速筛查需要进行心电图检查的急性冠脉综合征（ACS）患者。
- 通过结合临床决策支持系统（CDS），可以在患者到达急诊科后的10分钟内完成筛查，提高早期诊断的效率和准确性。
学术价值:
- 填补了现有研究中关于急性冠脉综合征早期筛查方法的空白。
- 提供了一种新的、高效的筛查方法，有助于早期识别和治疗急性冠脉综合征患者。
实际应用:
- 通过早期识别急性冠脉综合征患者，可以及时进行心电图检查和其他必要的诊断和治疗措施，提高患者的生存率和生活质量。
- 该模型可以集成到急诊科的临床决策支持系统中，提高急诊科的诊断和治疗水平。
创新性:
- 引入了机器学习算法，结合临床决策支持系统，提高了筛查模型的准确性和可靠性。
- 通过在急诊科的实际应用，验证了模型的有效性和可行性。
可行性:
- 基于单中心或多中心的临床数据，可以通过医院电子病历系统获取相关数据。
- 机器学习算法已经在多个领域得到广泛应用，技术成熟。
数据可用性:
- 可以通过医院电子病历系统获取急诊科患者的临床数据和心电图检查结果。
- 有现成的机器学习框架和工具可以使用。
3. 基于基因共表达网络分析的急性心肌梗死早期诊断标志物
选题理由:
- 该研究通过加权基因共表达网络分析（WGCNA）和机器学习算法，识别出急性心肌梗死（AMI）的早期诊断标志物。
- 通过识别这些标志物，可以提高急性心肌梗死的早期诊断准确性和治疗效果。
学术价值:
- 填补了现有研究中关于急性心肌梗死早期诊断标志物的空白。
- 提供了一种新的、高效的方法，有助于早期识别和治疗急性心肌梗死患者。
实际应用:
- 通过早期识别急性心肌梗死患者，可以及时进行必要的诊断和治疗措施，提高患者的生存率和生活质量。
- 该模型可以集成到临床诊断系统中，提高临床医生的诊断和治疗水平。
创新性:
- 引入了加权基因共表达网络分析和机器学习算法，提高了早期诊断标志物的识别准确性和可靠性。
- 通过独立验证队列，验证了模型的有效性和可行性。
可行性:
- 基于单中心或多中心的临床数据，可以通过医院电子病历系统获取相关数据。
- 加权基因共表达网络分析和机器学习算法已经在多个领域得到广泛应用，技术成熟。
数据可用性:
- 可以通过医院电子病历系统获取急性心肌梗死患者的基因表达数据和临床数据。
- 有现成的基因共表达网络分析和机器学习框架和工具可以使用。
总结
以上三个选题均符合您的研究兴趣和偏好，具有较高的学术价值和实际应用价值。每个选题都结合了机器学习算法或影像组学技术，具有创新性和可行性。您可以根据自己的研究条件和兴趣选择其中一个进行深入研究。希望这些建议对您有所帮助！
