该文综述深度学习在心血管诊疗中的应用，涵盖：半监督模型CUSSP自动诊断瓣膜病；自监督对比学习模型分析心脏核磁共振报告，评估心功能并诊断35种病症；可穿戴设备通过心震信号预测主动脉血流；深度神经网络实现心射频成像瓣膜自动定位；DenseNet与U-Net自动提取CT二尖瓣形状；多模态模型预测心脏再同步治疗反应；机器学习预测癫痫手术预后；BEHRT模型用于电子病历疾病轨迹预测；XGBoost提升冠脉梗塞预测；多视角集成方法提升心电图自动诊断。

该文综述了机器学习在心血管诊疗中的多种应用，包括：基于超声心动图的可解释机器学习方法，支持多视频训练并能高准确检测主动脉瓣狭窄；利用心脏磁共振及放射报告文本的自监督对比学习模型，实现左心室射血分数回归和35种疾病诊断；从电子健康记录学习医学概念与患者表示；深度度量学习评估心衰；视觉Transformer从心电图图像检测心脏病；解析超声报告验证射血分数；EchoCLIP多模态图像文本关联；CAMUS数据集自动分割；LLM与ViT心电图检索及无监督患者表示等研究。