编者按：近年来，人工智能（AI）技术飞速发展，其在心血管疾病诊疗中显示良好应用前景。GW-ICC 2018大会上，浙江省人民医院王利宏教授针对AI在老年心血管疾病精准治疗中的应用发表精彩报告。
根据《中国心血管病报告 2017》披露的数据，中国随着人口老龄化及城镇化进程的加速，心血管病危险因素流行趋势明显，心血管病的发病人数持续增加。目前，心血管病死亡占城乡居民总死亡原因的首位，农村为 45.01％，城市为 42.61％。心血管病的疾病负担日渐加重，已成为重大的公共卫生问题。
由于老年人各器官功能开始下降，组织结构和生理功能都呈现退行性改变，加上不良的饮食习惯和生活习惯、精神因素及环境因素的影响，老年阶段是心血管疾病发生的高峰期。老年心血管疾病主要包括高血压、冠心病、心房颤动（房颤）、瓣膜病和心力衰竭等。
AI于2017年首次写入政府工作报告，标志着AI发展正式上升为国家战略。目前，AI在癌症检测和早期诊断领域已取得重要成果，尤其在医学影像领域，其中，包括肺小结节和乳腺癌的筛查。但AI在心血管疾病领域涉足相对较少。下面对AI在老年心血管疾病领域的应用进展逐一介绍。
1
高血压病
《中国居民营养与慢性病状况报告（2015年）》显示，2012年中国≥18岁居民高血压患病率为25.2%，中国高血压患病人数为2.7亿；患病率城市高于农村（26.8%vs23.5%），男性高于女性，并且随年龄增加而显著增高。目前，高血压诊断和治疗工作主要由医生手工完成。建立一套计算机及 AI 辅助高血压诊疗系统，对提高医疗服务水平具有重要意义。Google 公司程序通过分析人类的视网膜照片，通过深度学习，对人的血压进行预测，并且可通过这些信息预测心血管疾病的发生，做出有效预防措施。AI用药助手会推荐方案，针对患者病情，24 h血压情况等，推断出患者应选哪种药，或联合用药，以及使用复方制剂等。当然，用药助手现在不能独立诊病，目前，是帮助医生推荐用药方案。
2
冠心病
2.1
冠心病智能辅助诊断系统
CoronaryDoc是国内首款冠状动脉CT成像AI辅助诊断系统。该套系统堪称冠状动脉诊断报告的“拍立得”，可帮助影像科医生将冠状动脉CTA三维重建、判读、审核报告的时间由原来40 min缩短到10 min左右。该系统的冠状动脉重度狭窄检出准确率高于95%。
2.2
AI深度学习计算FFR-CT
FFR是指导缺血性冠心病治疗的金标准，但其有创性、花费高的缺点限制进行大规模临床应用。DEEPVESSEL FFR是一款国内的基于AI的冠状动脉生理功能评估软件。它通过冠状动脉CTA影像信息的提取和分析，结合病变（斑块大小、分布与狭窄程度）、左心室心肌质量、血压等综合参数，实现对于冠状动脉狭窄病变处的FFR无创评价，而且不需腺苷等药物的充血诱导。它适用于普通人群体检或高风险人群筛查、疑似患者的精准辅助诊断，以及确诊患者的辅助治疗。
2.3
冠状动脉钙化分析
冠状动脉钙化是冠状动脉疾病的生物标志，并且冠状动脉钙化评分是心血管事件，例如心脏病或卒中发作的强预测因子。常规冠状动脉钙化评分需专门的心脏、心电CT来对比诊断，而算法可从少量胸部CT数据中推导出冠状动脉钙化评分，自动在群体肺癌筛查中发现心血管风险。Airdoc基于标准开发的算法，根据胸部CT自动计算冠状动脉钙化评分，可检测出严重心血管事件爆发的风险并提供预警。
3
心力衰竭
心脏衰竭早期诊断比较困难，在美国国家卫生研究院 (National Institutes of Health) 帮助下，IBM Research 的一个科学家团队联合 Sutter Health 的科学家与 Geisinger Health System 的临床专家，利用基于电子病历背后可能隐藏的信息，研究和预测心力衰竭。利用自然语言处理、机器学习和大数据分析等 AI 最新进展，该团队训练了一个比现今典型诊断早一至两年确诊心力衰竭的模型。
4
房颤
4.1
无症状性房颤筛查
房颤的临床症状多变且无特异性，部分患者也可无任何临床症状。对无临床症状、而通过心电检测方法发现的房颤被称为无症状性房颤，又称为沉默性房颤。无症状性房颤通常是患者因为脑栓塞或其他原因就诊或住院检查而被发现。加州大学旧金山分校的一个研究小组以及创业团队Cardiogram联合进行了一项研究，研究人员收集166位符合以下标准人士的数据：均都戴苹果手表，均患房颤，均带着连接到iPhone的AliveCor（一种FDA批准的心电图设备）。每个人的心脏出现房颤时，同时生成两个数据流，一个来自苹果手表，一个来自心电图设备。通过在两个数据流上训练一个机器学习算法，研究人员已让苹果手表初步学到如何识别房颤，准确率达97%。
4.2
心房3D重建
奥克兰大学生物工程研究所的华人科学家Jichao Zhao博士，带领一支国际科研团队，研发出一种“绝顶聪明”的机器学习算法。这套算法名为AtriaNet，它可通过学习核磁共振仪的成像，精准重构心房的可视3D模型。它将通过在1 min内创建3D虚拟心脏，帮助医生精确定位心脏病变组织的位置。AtriaNet对心房纤颤患者的消融治疗，将有非常显著的正面影响，利用计算机直接模拟出的心房组织，医生可非常直观地了解其病变组织，并选择最合适的治疗手段。
4.3
房颤导管消融
目前，导管消融是治疗房颤节律控制的重要治疗方法。经近20年的发展，环肺静脉电隔离术作为房颤消融的基石，透壁和连续损伤的消融线是保证肺静脉持续电隔离的保证。然而，传统房颤射频消融手术过多依赖个人经验，技术掌握难度大，学习曲线长，损伤程度难以预测。量化消融是AI在房颤导管消融中的应用。借助压力消融导管和VISTAG软件，可量化消融参数（包括时间、阻抗下降、功率、压力和稳定）和量化导管操作（包括导管位置的稳定性、消融路径的连续性、导管压力的一致性）。消融指数（ablation index，AI）有效预测消融深度，其精确性为±1mm。量化消融指导的“CLOSE”消融策略可缩短手术时间和X线暴露时间，提高维持窦性心律的成功率。
综上所述，AI在老年心血管病精准治疗的应用是大势所趋，同时也大有所为。AI应用不仅可提高老年心血管病的诊断率，而且也可精准优化老年心血管病的治疗方案，有助于改善老年心血管病的预后。
专 家 简 介
王利宏，教授、主任医师、医学博士，浙江省人民医院心内科主任、大内科教研室主任，杭州医学院心血管病研究所所长、内科学教研室主任，浙江省心脑血管疾病临床医学研究中心副主任，浙江省中医药（中西医结合）重点学科负责人，中国心律失常介入诊疗工程技术人员培训基地负责人，浙江大学、浙江中医药大学、蚌埠医学院硕士研究生导师。曾在美国密歇根州立大学医学院做博士后工作。
目前，担任浙江省医学会心电生理和起搏分会副主任委员，中国心脏学会理事，浙江省心血管学会副理事长，浙江省生物医学工程学会理事，浙江省生物医学工程学会心律分会副主任委员、移动医疗学组组长，中国生物医学工程学会心律分会青年委员，中国绿色电生理联盟委员，浙江省医学会内科学分会委员，浙江省医师协会心血管内科分会委员兼秘书。入选浙江省卫生高层次创新人才、浙江省新世纪151人才工程第二层次培养人员、浙江省钱江人才计划。
主持包括国家自然科学基金（2项）、省自然科学基金等课题10余项，以第一作者和/或通信作者在Circulation、Hypertension、Journal of Hypertension等国内外杂志发表论文30余篇，以第一完成人获得国家教育部高等学校科学技术奖二等奖。国家卫生部心脏介入手术培训导师，已主刀完成各种心律失常的射频消融术、冷冻消融术、心脏起搏器植入术（包括ICD、CRT、CRT-D）、左心耳封堵术和先心病、冠心病介入手术等数千例。
傅建伟，浙江省人民医院主治医师，浙江大学硕士，曾在美国Upstate州立医院作访问学者，主持浙江省厅级课题2项，参与浙江省自然科学基金1项，以第一作者发表SCI论文2篇。
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