CCHC2025丨全球“心”智能：跨國對話人工智能在心臟病學中的革新之路

人工智能正在以前所未有的速度重塑心臟病學領域，并帶來臨床實踐、醫療公平與科學研究的深刻變革。12月6日，2025心血管健康大會開幕式上，一場聚焦人工智能與心臟健康的圓桌對話，由中外專家帶來跨越地域與學科的思想碰撞，深入探討人工智能（AI）在心血管領域的應用前景、現實挑戰與全球協作路徑。

中國科學院院士、復旦大學附屬中山醫院葛均波教授首先發表“人工智能的機遇與挑戰”主題演講，系統回顧并展望AI在心血管疾病領域的發展。隨后，塞爾維亞心臟病學會前任主席、貝爾格萊德大學塞爾維亞臨床中心心臟病功能診斷與血流動力學科主任Branko Beleslin教授，阿根廷心臟病學會理事、布宜諾斯艾利斯意大利醫院心臟科心血管影像部與研究部主任Diego Pérez de Arenaza教授，世界心臟聯盟首席執行官Finn Jarle Rode先生，以及中國人民解放軍總醫院陳韻岱教授共同參與討論，本場對話由首都醫科大學附屬北京安貞醫院周玉杰教授主持。

葛均波教授：邁向智能心臟病學，AI驅動精準診療

01

葛均波教授表示，隨著人工智能技術的飛速發展，醫療領域正經歷一場深刻的變革。人工智能應用已廣泛滲透至門診、病房、影像分析、生物標志物識別乃至手術機器人等多個場景，并展現出優化臨床實踐的巨大潛力。

葛均波教授介紹，AI為心臟病學帶來的機遇主要體現在三方面：其一，增強臨床診療能力。一些基于大語言模型的診斷系統不斷迭代，在心血管疾病診斷與鑒別診斷中，其表現已經不劣于甚至優于經驗豐富的臨床專家；第二，促進醫療資源公平。AI技術可通過遠程診斷、輔助決策等方式，幫助緩解城鄉間、不同地域間心血管醫療資源分布不均的問題，推動高質量醫療服務惠及更廣泛人群；第三，加速科研創新進程。AI能夠高效整合多源數據，從基因組學、蛋白質組學中挖掘新的生物標志物，顯著縮短藥物研發與臨床轉化的周期，降低成本，提升科研效率。

然而，AI在心臟病學中的應用仍面臨數據與算法偏見的重要課題。此外，高昂的算力成本、專業人才短缺等現實問題也限制了AI技術在基層醫院的普及。為此葛均波教授指出，未來人工智能在心臟病學中的發展，關鍵在于多模態融合與臨床轉化并重。通過跨學科協作，構建透明、可信的AI系統，并推動政策、倫理與技術的協同演進，才能充分發揮其潛力，實現心血管疾病精準預防、智能診斷與個性化治療，真正造福于患者。

Branko Beleslin教授：AI賦能臨床決策：從冠脈疾病到微循環的精準診療

02

Branko Beleslin教授在討論中闡述了人工智能在優化復雜臨床決策路徑中的關鍵作用。他指出，面對胸痛、心電圖改變等非特異性臨床表現的患者，傳統診療模式常陷入是否進行有創檢查的決策困境。而AI通過深度融合與解析多維臨床數據能夠構建個體化的風險預測模型，實現對患者群體的精準分層，從而有效鑒別出真正需要接受冠脈造影的高危人群，避免不必要的檢查與醫療資源消耗。

Beleslin教授特別強調，AI在冠心病功能診斷與血流動力學中具有巨大潛力。AI能夠整合冠狀動脈CTA、鈣化評分以及非侵入性功能學檢查所生成的海量數據，智能識別出不同亞型的微血管功能障礙。這種精準分類不僅能避免約30%-50%的患者承受不必要且有創的檢查，更能直接引導臨床醫生采取針對性的藥物治療或介入策略，標志著心血管診療從傳統的形態學評估，正式邁向融合功能學與個體化特征的“精準智能”新時代。

Diego Pérez de Arenaza教授：面對效率提升與成本之困，拉美地區心臟影像AI落地的挑戰

03

Diego Pérez de Arenaza教授則從阿根廷的實踐出發，客觀分析了AI技術在拉丁美洲中等收入地區推廣所面臨的獨特挑戰與現實瓶頸。首先，他非常肯定AI在心臟影像后處理中不可或缺的效率價值，這已成為應對巨大檢查量、維持診斷體系運轉的必要條件。然而，Pérez de Arenaza教授也尖銳地指出，成本是可及性鴻溝的核心。對于像超聲心動圖自動化定量分析等進階的AI工具，高昂成本帶來的挑戰，與拉美地區相對有限的公共醫療預算及較低的醫生薪酬水平，形成了尖銳矛盾。因此，解決這一矛盾不僅需要更多臨床證據證明AI在提升診斷一致性方面的優勢，更亟需建立適應中等收入地區現實的可持續合作模式。這包括開發更具成本效益的解決方案、探索靈活的技術準入機制，以及構建合理的成本分擔框架，讓AI真正成為可及、可負擔的醫療助力。

Mr. Finn Jarle Rode：構建確保全球健康公平的AI治理框架

04

Finn Jarle Rode先生從全球公共衛生治理的宏觀視角，對AI在心血管領域的應用提出了審慎而富有遠見的框架性思考。他開宗明義地指出，必須摒棄將AI視作“醫療救世主”的技術萬能論幻想，而應始終將其定位為一種需加以妥善管理和引導的賦能工具。

Rode先生分析道，互聯網與移動設備在大多數低收入國家的覆蓋率已超過90%，為AI工具的接入提供了物理基礎，這為AI技術的普及提供了重要基礎，但同時也應警惕成為拉大全球心血管健康差距的新因素。他主張，世界心臟聯盟等國際組織必須發揮核心協調作用，推動建立全球性的AI倫理準則、數據共享協議與評估標準。最終目標是利用AI提升全球醫療系統的整體效率與韌性，將節約的資源用于填補最根本的護理缺口，讓技術成為推動“全民健康覆蓋”的平等杠桿，而非少數人享有的特權。

陳韻岱教授：從“心電一張網”到多模態智能，中國AI心電的體系化創新與實踐

05

陳韻岱教授系統性地闡述了中國在AI心電領域從技術突破到體系化應用的全面探索。目前，AI對常規心電圖異常事件的診斷敏感性與特異性均已超過95%，這標志著技術本身已高度成熟。然而，中國的創新并未止步于單一參數判斷，正快速邁向“心電+”多模態融合的深水區。

陳韻岱教授重點展示全國“心電一張網”工程——這一具有中國特色的規模化落地典型范例。該網絡已整合覆蓋中國31個省市自治區、超過20,000個基層村衛生室，構建起一個龐大的分布式智能診斷系統。在該體系中，村醫只需完成標準化的心電采集，數據通過云端即時傳輸，由AI引擎進行初篩并結合上級醫院專家遠程審核，通常在兩分鐘內即可將結構化診斷報告與危急值預警回傳至村醫手機端。該模式不僅極大地提升了急性心梗等胸痛危癥的早期識別與轉運效率，更重要是可通過技術手段系統性地提升基層醫療機構的心血管疾病守門能力，成為推動分級診療、實現優質醫療資源真正下沉的核心基礎設施。

在科技浪潮席卷全球的形勢下，人工智能正以深刻的方式重塑心臟病學的未來。它不僅是技術工具，也是推動臨床決策走向精準、促進醫療資源實現公平、加速科研向臨床轉化的一股力量。讓我們攜手推進AI的負責任創新與全球協作，共同邁向更智能、更普惠的心血管健康新時代。