MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1093/ajh/hpaf035

Медицинская библиотека · American journal of hypertension · 2025

Artificial Intelligence to Improve Blood Pressure Control: A State-of-the-Art Review.

Karnik Amogh, Yang Eugene

СтатьяОбзорПоддержка исследования: вне правительства СШАПеревод пока не подготовлен

Аннотация

Hypertension remains a major global health challenge, contributing to significant morbidity and mortality. Advances in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are transforming hypertension care by enhancing blood pressure (BP) measurement, risk assessment, and personalized treatment. AI-powered technologies have the potential to enable accurate non-invasive BP monitoring and facilitate tailored lifestyle modifications, enhancing adherence and outcomes. ML models can also predict hypertension risk based on demographic, lifestyle, and clinical data, enabling earlier intervention and prevention strategies. However, challenges such as the lack of standardized validation protocols and potential biases in AI systems may widen health disparities. Future research must prioritize rigorous validation across diverse populations and ensure algorithm transparency. By leveraging AI responsibly, we can revolutionize hypertension management, enhance health equity, and improve cardiovascular outcomes.

Для цитирования: Karnik Amogh, Yang Eugene. Artificial Intelligence to Improve Blood Pressure Control: A State-of-the-Art Review.. American journal of hypertension. 2025. DOI: 10.1093/ajh/hpaf035.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.