美国食品药品监督管理局（FDA）现已批准了约1250种用于美国直接患者护理的临床人工智能（AI）算法。其中超过1000种专门用于医学影像。
虽然这些算法的大部分用于放射学，但有116种用于心脏病学，使其在所有医疗专业中排名第二。如果包括放射学中列出的心脏特定影像AI，这个数字会增加到184种。
FDA几个月来首次更新了其启用AI的设备批准清单，显示该监管机构已批准了总共1247种算法。在过去一年中，共有300种新的临床AI获得批准。
2024年9月的上一次FDA更新显示，每月平均批准约21种算法。在此后的七个月中，这一数字增加到每月约30种。仅在2025年5月，就有39种新算法获得FDA批准，这是有史以来最高的数字。
2022年，每月平均批准约13.5种算法，而在2019年则是7种。这些数字显示了过去几年人工智能的快速增长。FDA首次批准的临床人工智能算法是在1995年，而在那十年后仅批准了10种。
FDA最新的更新包括以下专注于心脏病学的人工智能算法：
- DeepRhythmAI，Medicalgorithmics S.A.，是一种基于云的软件，利用人工智能评估使用成人患者的单导或双导心电图数据的心律失常。它旨在供医疗解决方案集成商使用，以构建网络、移动或其他类型的应用程序，让合格的医疗专业人员审查和确认分析结果。该产品支持下载和分析来自心电图设备（如Holter、事件记录器和门诊心脏遥测设备）记录的数据。它可以与心电图管理系统进行接口。
- InVision Precision Cardiac Amyloid，InVision Medical Technology Corp.，是一种基于传感器技术或图像数据的辅助心脏淀粉样变性状态指标。它使用自动化的基于机器学习的决策支持，在检测心脏淀粉样变性时向解释性临床医生提供信息。
- Volta AF-Xplorer，Volta Medical，协助操作员实时手动或自动注释人类心房的3D解剖和电图，以检测心房颤动或心房心动过速期间的多极心内膜心房电图的时空分散。
- AT-Patch，ATsen，旨在通过连接到患者的躯干来测量、分析、编辑和报告连续心电图信息，用于长期记录（ATP-C130：最多14天，ATP-C70：最多7天）。心电图记录保存在设备中，并不打算用于实时监测。在佩戴期结束后，心电图数据将传输到AT-Report，算法进行初步分析，然后由临床医生进行二次分析后生成医生报告。
- VitalRhythm，VitalConnect Inc.，是一种基于云的应用程序，用于在门诊心脏遥测和非重症医疗环境中对心脏心律失常进行持续和自动分析。
- 脉搏缺失检测，Fitbit，是一款用于消费者手腕佩戴产品的移动医疗应用程序，将分析脉搏数据以识别脉搏缺失事件，并向用户提供音频、视觉和触觉警报。如果用户对这些警报仍然没有反应，人工智能将尝试通过用户连接的兼容硬件（如智能手机或智能手表）提示拨打紧急服务电话。它适用于非处方（OTC）使用。
- Informed Vital Core应用程序（IVC App），Mindset Medical Inc.，旨在家庭使用、医院、诊所和长期护理环境中，通过非侵入式光学相机进行成人患者的脉搏率、心率、呼吸率和呼吸频率的即时测量。
- EchoGo Amyloidosis，Ultromics Ltd.，是一种自动化的基于机器学习的决策支持系统，作为65岁及以上患有心力衰竭并接受超声心动图心血管评估的成年患者的筛查工具。它提供信息提醒医生转介以进行确认性检查。适用于65岁及以上患有心力衰竭的成年患者。
- BrightHeart View Classifier，BrightHeart，旨在使用机器学习分析胎儿2D超声图像和视频剪辑，自动检测胎儿心脏扫描期间的标准视图。它是获取和解释妊娠第二或第三学期使用经腹探头进行的胎儿解剖超声检查的辅助工具。
- AVIEW CAC，Coreline Soft Ltd.，提供使用非对比/非门控胸部CT扫描对冠状动脉中的钙化斑块进行定量分析。它能够自动计算冠状动脉钙化的Agatston评分，分割和评估右冠状动脉和左冠状动脉。此算法还可以根据钙评分、性别和年龄提供基于百分位数的风险分类，按既定指南提供风险类别。使用应仅限于GE Healthcare扫描仪获取的CT扫描。
- TeraRecon Cardiac.Chambers.MR，TeraRecon Inc.，旨在对成年患者的对比和非对比MRI扫描中的心脏腔室进行自动分割，将其作为解剖结构。
- Strain AI，Exo Inc.，旨在对心脏超声图像进行无创自动化处理，为疑似疾病的成年患者提供全局纵向应变的测量。
- ClearRead CT CAC，Riverain Technologies Inc.，是一款图像处理软件，旨在帮助医生评估30岁及以上成年患者的非门控、非对比、标准或低剂量胸部CT扫描上的冠状动脉钙化（CAC）。人工智能定位钙化的冠状动脉病变，并将它们分配到冠状动脉之一，然后计算每条动脉的Agatston评分，同时提供所有冠状动脉的总评分。
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