想象一下，预测心脏病发作就像GPS的逐向导航一样简单，而救命的手术可以在不接触皮肤的情况下进行教学。这一未来正在迈阿密大学米勒医学院心血管医学系成为现实，由教授兼首席医师伊亚尼斯·查齐西斯（Yiannis S. Chatzizisis，M.D., Ph.D.）领导。
查齐西斯博士是国际公认的心血管护理中使用人工智能（AI）的领导者，其研究获得了超过12,000次引用，并经常在全球专业会议和论坛上领导关于AI介入心脏病学的小组讨论，包括最近的美国心脏协会科学会议。
查齐西斯博士表示，AI是诊断心肌梗死严重程度的关键组成部分。“我主持了大约10个来自全国各地知名机构的演讲，其中大多数讨论了人工智能在心血管医学中的应用。”查齐西斯博士说，“这些应用、技术和工具可以帮助我们更好地诊断冠状动脉疾病，特别是心肌梗死。”
利用心电图数据了解心脏病风险
查齐西斯博士看到了心电图（EKG）数据中隐藏的巨大潜力。“我们可以使用深度学习模型从心电图数据中提取信号，以了解心肌梗死和阻塞性冠状动脉疾病的风险。”他说。
AI驱动的工具可以解释来自非侵入性扫描（如超声心动图和CT冠状动脉造影）和侵入性方法（如血管内超声）的复杂心脏图像。通过合并来自不同技术的图像，AI可以帮助创建精确的3D模型（所谓的数字孪生），识别可能导致心脏病发作的堵塞和斑块。
这种诊断能力的重要性不容小觑。查齐西斯博士用一个常见的场景来强调部署AI技术的重要性：“我们可以使用技术预测心脏病发作是否会很严重，是否需要立即干预。如果你是一名急救人员，并且知道如何运行一个应用程序来提供这些信息……我们谈论的是挽救患者的心脏和生命。利用大数据通常意味着重新利用现有的信息，以提供更好的患者护理。”
扩展心脏病护理知识
AI提供的信息的重要性得到了进一步强调，即以前仅限于像查齐西斯博士这样经过培训和有经验的专业人士的知识，现在可以通过AI接口传递给非专业人士。例如，AI可以为非专家提供与影像专家经过多年训练获得的相同信息，如心脏计算机断层扫描测试的结果。
“这是一场革命。”查齐西斯博士说。
在数字心血管创新中心，查齐西斯博士领导着一个多学科团队。
但他警告说，这场革命也有一些限制。AI的有效性取决于其源数据的质量。医疗保健系统必须意识到它输入到AI应用程序中的数据集。“如果你使用的是美国的大数据，那么你可能只是针对美国人口工作。但要将其应用于中国人口则是一个逻辑上的飞跃，可能无法奏效。”查齐西斯博士说。
有效的大型数据处理成本高昂，至少目前如此。但查齐西斯博士相信，随着时间的推移，技术的自然曲线会降低成本。“这就像iPhone，”他说，“随着时间的推移，它们变得更加经济实惠。”
AI在患者治疗中的应用
凭借创新和决心，障碍终将消失。根据查齐西斯博士的说法，AI引导的心血管护理的潜力将远不止于解释心脏图像和压力测试。“真正的问题是，‘如何将AI整合到治疗中？’”他说。
这是他和米勒医学院数字心血管创新中心的同事们正在解答的问题。查齐西斯博士已经使用大数据优化分叉动脉的支架植入，通过创建上述的数字孪生模型，允许虚拟测试和定制支架的应用，以预测不同支架设计和技术的表现。
在查齐西斯博士的领导下，该中心还利用技术帮助需要冠状动脉旁路手术的患者。虚拟模型通过分析血流和动脉兼容性，帮助预测不同的旁路移植将如何运作，从而缩短手术时间，使手术更安全，并改善患者的恢复。
AI的前景无限，查齐西斯博士既是本地迈阿密团队的一员，也是国际顶尖专家团队的一员，他们的任务是将无限的潜力转化为具体的现实。
“这是另一种工具，另一个盟友，另一件武器，帮助我们为患者提供更好的护理。”他说。
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