CardioTwin：用于个性化心脏病预测的多模态数字孪生框架

资源简介

CardioTwin是一个多模态医疗人工智能系统，旨在通过电子健康记录（EHR）、心电图时间序列信号和心脏磁共振成像数据，为患者建立个性化的心脏功能模型并预测疾病进展。该框架集成了多模态基础模型Cardiac-FM，通过学习临床、电生理和结构模态之间的共享表示，构建个性化的心脏数字孪生。系统结合机器学习、深度学习和规则引导的评分机制，生成可解释的输出，包括心脏风险预测、疾病进展估计、模态贡献分析和疾病阶段评估。基于Python、PyTorch、FastAPI和React构建，CardioTwin通过数字孪生仪表板为医生提供可视化界面、假设模拟和个性化临床决策支持，主要用于心血管风险监测和疾病管理研究。