解码数字心脏：实用人工智能实现精准诊断 - AI与医疗健康

现代心脏病学领域正经历深刻变革，人工智能作为一种强大的工具，正在显著提升诊断精度和患者管理水平。在西班牙马德里举行的2025年欧洲心脏病学会（ESC）大会上，题为“临床精准诊断的实用人工智能解决方案”的专题会议上，多位领先专家齐聚一堂，展示了人工智能如何从未来概念转变为日常临床护理中实用且不可或缺的部分。

挖掘大数据以发现新型生物标志物

人工智能通过改进临床医生解读医学影像、诊断疾病和指导治疗决策的方式，正在重塑心血管医学。希腊雅典国立卡波迪斯特里安大学（National Kapodistrian University of Athens）第一心脏病学系的阿莱克西奥斯·安东诺普洛斯（Alexios Antonopoulos）表示，由人工智能驱动的影像工具正在解决心血管护理中的主要未满足需求，特别是在早期疾病检测、个性化风险预测和工作流程效率方面。

人工智能已彻底改变常规影像任务，例如自动化心脏磁共振中的心室容积测量，为临床医生节省宝贵时间并提高诊断一致性。更高级的应用包括自动化斑块分割和冠状动脉或心外膜脂肪定量，这些技术正在重新定义临床医生对疾病的认知和分类方式。例如，人工智能工具能够检测心脏淀粉样变性等疾病的细微影像特征，通常在症状出现前就识别出高风险患者，否则这些患者可能被漏诊。

安东诺普洛斯解释道，通过将影像生物标志物与英国生物银行（UK Biobank）等大规模数据集整合，人工智能支持大规模队列分析并发现新的心血管风险预测因子，例如血管炎症或血管周围脂肪衰减。这些洞见推动了向个体化风险分层和更精准管理策略的转变。

为充分整合人工智能到临床实践，安东诺普洛斯强调需要严格的验证、监管监督、生物学基础以及随机对照试验（RCT）的证据。当被证明有效且具有成本效益时，人工智能辅助影像不仅能增强诊断和预测能力，还能通过真正个性化的心血管医学彻底改变患者护理。

透过心电图波形洞察疾病

随后，美国耶鲁大学（Yale University, New Haven, Connecticut）的罗汉·克赫拉（Rohan Khera）探讨了人工智能如何从心电图中提取隐藏的临床信息，将全球最普及的诊断测试之一转化为早期疾病检测和风险预测的强大工具。每年全球进行超过3亿次心电图检查，远超所有心脏影像测试的总和，使其成为可扩展人工智能创新的理想基础。

克赫拉解释道，传统上临床医生通过视觉解读心电图，识别心律或传导异常。然而，更丰富的信息隐藏在底层电压数据中，人工智能可通过卷积神经网络等深度学习技术处理这些数据。克赫拉领导的耶鲁心血管数据科学实验室（Yale Cardiovascular Data Science Lab）开发了仅使用心电图像（而非专业原始数据）就能检测结构性心脏病（如左心室功能障碍、肥厚型心肌病、主动脉瓣狭窄和心脏淀粉样变性）的模型。值得注意的是，这些模型在区分射血分数降低患者时的准确率超过90%，并在全球人群中保持稳定验证。

该团队还创建了基于智能手机的工具，允许临床医生甚至患者使用手机摄像头或可穿戴设备捕捉心电图像，并即时获得人工智能驱动的洞察，无需互联网连接。这为利用经济实惠的便携设备在社区层面进行心脏病筛查打开了大门。

克赫拉进一步指出，除了诊断外，人工智能增强的心电图还能预测未来心力衰竭风险，其表现优于标准临床风险模型，甚至对无症状个体也具有预后价值。他强调，人工智能能够“看见人眼无法捕捉的信息”，揭示隐藏在显而易见中的疾病特征，并在全球范围内普及心血管诊断。

融合分子数据与数字诊断

德国吕贝克石勒苏益格-荷尔斯泰因大学医学中心（The University Medical Center Schleswig-Holstein, Lübeck）的坦贾·泽勒（Tanja Zeller）探讨了数字和分子技术如何通过整合多层生物数据来解码心血管疾病的复杂性。她将生物标志物比作拼图碎片：每个碎片提供有用但不完整的信息。要全面理解疾病，临床医生必须在多维分析中结合分子、临床和数字数据。

她的第一个案例聚焦于改善急性心肌梗死的诊断。传统分诊依赖固定肌钙蛋白阈值和标准算法，常使许多患者处于不确定区域。泽勒团队利用急性冠脉综合征（ACS）Pathfinder和急性冠脉综合征诊断与评估协作（CoDE-ACS）联盟开发的机器学习模型，整合多个常规临床参数计算个体发生急性心肌梗死的概率。这些经过超过20,000名患者验证的数字工具，使安全排除患者的比例比当前实践提高三倍。

在诊断之外，她描述了整合基因组学、转录组学、蛋白质组学和免疫分析等多组学数据如何揭示驱动急性和慢性冠脉综合征的分子通路。使用此类方法的研究已识别出可能预测梗死后结果的免疫细胞变化和细胞因子信号模式。

她的第二个案例针对心房颤动，通过将遗传学、RNA和蛋白质数据与人工智能工具结合，识别了与疾病发展相关的分子变异并改善了风险预测。在一个引人注目的概念验证中，她的团队训练深度学习模型直接从心电图记录预测血液N末端前脑钠肽（NT-proBNP）水平，展示了数字工具如何复制昂贵的实验室测试。

泽勒总结道，将基于组学的生物标志物与数字诊断融合可能变革心血管护理，但成功将取决于数据质量、跨学科协作和严谨的临床验证。

数字生物标志物的实际应用

最后一位演讲者、瑞士苏黎世大学分子心脏病学中心（Center for Molecular Cardiology, University of Zurich）的弗洛里安·A·温茨（Florian A. Wenzl）探讨了人工智能在临床决策中的当前角色和未来潜力。他首先强调，人工智能不再是未来概念，而是已影响日常生活和医学诸多方面的既定现实。计算能力的快速进步和数据可用性的提升，推动了人工智能能力的指数级增长，使其在诊断和预后等特定任务中达到超人类表现。

温茨概述了心血管医学中人工智能模型日益应用于四个关键领域：疾病表型分析、诊断、预后和治疗决策。他指出，临床发现、影像和实验室值等多种数据源可用于训练预测模型，但为每个临床问题选择最相关数据仍至关重要。严格的评估，包括外部验证和与当前护理标准的比较，对确保可靠性和信任必不可少。

他演讲的核心观点是，人工智能模型评估应遵循与传统统计模型相同的方法论原则，使用敏感性、特异性和校准等指标。温茨还回应了关于可解释性的担忧，认为实际效用有时可能比完全的机制理解更重要，这在许多有效药物中很常见。

他以人工智能应用实例结束演讲，从通过面部照片预测冠状动脉疾病到通过语音分析检测心房颤动，并强调透明报告、外部验证和纳入临床指南对安全实现人工智能在个性化医学中的承诺至关重要。