心脏瓣膜反流是影响心脏射血功能的重要因素，是心血管疾病发病和死亡的重要原因之一。目前，超声心动图是诊断和治疗心脏瓣膜反流疾病过程中的一种广泛应用的有效检测方法。作为一种低成本、高效率、安全的技术，超声在心脏瓣膜反流严重程度的评估中发挥着重要的作用；同时，超声诊断技术容易受人为因素影响，其诊断结果的可靠性有待进一步提高。但是，随着人工智能技术的发展与应用，基于人工智能的评估方法已经能够快速分析超声心动图图像中的多个参数，如瓣膜反流面积、流速和反流时间等，从而准确智能评估反流的严重程度。与传统的人工解读相比，智能化评估能够提供更快速、可靠的诊断结果，进一步提高评估心脏瓣膜反流疾病严重程度的准确性和可靠性，有助于医生更准确地判断病情，提升心脏瓣膜反流疾病的诊治能力。超声结合人工智能逐渐显露出潜在优势，已经成为评估心脏瓣膜反流严重程度领域最重要的技术手段。本文将介绍基于超声心动图的心脏瓣膜反流严重程度智能评估的前沿方法，包括基于超声心动图特征提取、基于超声心动图报告数据分析的无监督机器学习方法；使用卷积神经网络、自监督学习的有监督深度学习方法。系统介绍当前心脏瓣膜反流严重程度的超声智能化评估方法研究进展情况。