編者按：近年來，人工智能（AI）技術飛速發展，其在心血管疾病診療中顯示良好應用前景。GW-ICC 2018大會上，浙江省人民醫院王利宏教授針對AI在老年心血管疾病精準治療中的應用發表精彩報告。
根據《中國心血管病報告 2017》披露的數據，中國隨著人口老齡化及城鎮化進程的加速，心血管病危險因素流行趨勢明顯，心血管病的發病人數持續增加。目前，心血管病死亡占城鄉居民總死亡原因的首位，農村為 45.01％，城市為 42.61％。心血管病的疾病負擔日漸加重，已成為重大的公共衛生問題。
由於老年人各器官功能開始下降，組織結構和生理功能都呈現退行性改變，加上不良的飲食習慣和生活習慣、精神因素及環境因素的影響，老年階段是心血管疾病發生的高峰期。老年心血管疾病主要包括高血壓、冠心病、心房顫動（房顫）、瓣膜病和心力衰竭等。
AI於2017年首次寫入政府工作報告，標誌著AI發展正式上升為國家戰略。目前，AI在癌症檢測和早期診斷領域已取得重要成果，尤其在醫學影像領域，其中，包括肺小結節和乳腺癌的篩查。但AI在心血管疾病領域涉足相對較少。下面對AI在老年心血管疾病領域的應用進展逐一介紹。
1
高血壓病
《中國居民營養與慢性病狀況報告（2015年）》顯示，2012年中國≥18歲居民高血壓患病率為25.2%，中國高血壓患病人數為2.7億；患病率城市高於農村（26.8%vs23.5%），男性高於女性，並且隨年齡增加而顯著增高。目前，高血壓診斷和治療工作主要由醫生手工完成。建立一套計算機及 AI 輔助高血壓診療系統，對提高醫療服務水平具有重要意義。Google 公司程序通過分析人類的視網膜照片，通過深度學習，對人的血壓進行預測，並且可通過這些信息預測心血管疾病的發生，做出有效預防措施。AI用藥助手會推薦方案，針對患者病情，24 h血壓情況等，推斷出患者應選哪種藥，或聯合用藥，以及使用複方製劑等。當然，用藥助手現在不能獨立診病，目前，是幫助醫生推薦用藥方案。
2
冠心病
2.1
冠心病智能輔助診斷系統
CoronaryDoc是國內首款冠狀動脈CT成像AI輔助診斷系統。該套系統堪稱冠狀動脈診斷報告的“拍立得”，可幫助影像科醫生將冠狀動脈CTA三維重建、判讀、審核報告的時間由原來40 min縮短到10 min左右。該系統的冠狀動脈重度狹窄檢出準確率高於95%。
2.2
AI深度學習計算FFR-CT
FFR是指導缺血性冠心病治療的金標準，但其有創性、花費高的缺點限制進行大規模臨床應用。DEEPVESSEL FFR是一款國內的基於AI的冠狀動脈生理功能評估軟件。它通過冠狀動脈CTA影像信息的提取和分析，結合病變（斑塊大小、分佈與狹窄程度）、左心室心肌質量、血壓等綜合參數，實現對於冠狀動脈狹窄病變處的FFR無創評價，而且不需腺苷等藥物的充血誘導。它適用於普通人群體檢或高風險人群篩查、疑似患者的精準輔助診斷，以及確診患者的輔助治療。
2.3
冠狀動脈鈣化分析
冠狀動脈鈣化是冠狀動脈疾病的生物標誌，並且冠狀動脈鈣化評分是心血管事件，例如心臟病或卒中發作的強預測因子。常規冠狀動脈鈣化評分需專門的心臟、心電CT來對比診斷，而算法可從少量胸部CT數據中推導出冠狀動脈鈣化評分，自動在群體肺癌篩查中發現心血管風險。Airdoc基於標準開發的算法，根據胸部CT自動計算冠狀動脈鈣化評分，可檢測出嚴重心血管事件爆發的風險並提供預警。
3
心力衰竭
心臟衰竭早期診斷比較困難，在美國國家衛生研究院 (National Institutes of Health) 幫助下，IBM Research 的一個科學家團隊聯合 Sutter Health 的科學家與 Geisinger Health System 的臨床專家，利用基於電子病歷背後可能隱藏的信息，研究和預測心力衰竭。利用自然語言處理、機器學習和大數據分析等 AI 最新進展，該團隊訓練了一個比現今典型診斷早一至兩年確診心力衰竭的模型。
4
房顫
4.1
無症狀性房顫篩查
房顫的臨床症狀多變且無特異性，部分患者也可無任何臨床症狀。對無臨床症狀、而通過心電檢測方法發現的房顫被稱為無症狀性房顫，又稱為沉默性房顫。無症狀性房顫通常是患者因為腦栓塞或其他原因就診或住院檢查而被發現。加州大學舊金山分校的一個研究小組以及創業團隊Cardiogram聯合進行了一項研究，研究人員收集166位符合以下標準人士的數據：均都戴蘋果手錶，均患房顫，均帶著連接到iPhone的AliveCor（一種FDA批准的心電圖設備）。每個人的心臟出現房顫時，同時生成兩個數據流，一個來自蘋果手錶，一個來自心電圖設備。通過在兩個數據流上訓練一個機器學習算法，研究人員已讓蘋果手錶初步學到如何識別房顫，準確率達97%。
4.2
心房3D重建
奧克蘭大學生物工程研究所的華人科學家Jichao Zhao博士，帶領一支國際科研團隊，研發出一種“絕頂聰明”的機器學習算法。這套算法名為AtriaNet，它可通過學習核磁共振儀的成像，精準重構心房的可視3D模型。它將通過在1 min內創建3D虛擬心臟，幫助醫生精確定位心臟病變組織的位置。AtriaNet對心房纖顫患者的消融治療，將有非常顯著的正面影響，利用計算機直接模擬出的心房組織，醫生可非常直觀地瞭解其病變組織，並選擇最合適的治療手段。
4.3
房顫導管消融
目前，導管消融是治療房顫節律控制的重要治療方法。經近20年的發展，環肺靜脈電隔離術作為房顫消融的基石，透壁和連續損傷的消融線是保證肺靜脈持續電隔離的保證。然而，傳統房顫射頻消融手術過多依賴個人經驗，技術掌握難度大，學習曲線長，損傷程度難以預測。量化消融是AI在房顫導管消融中的應用。藉助壓力消融導管和VISTAG軟件，可量化消融參數（包括時間、阻抗下降、功率、壓力和穩定）和量化導管操作（包括導管位置的穩定性、消融路徑的連續性、導管壓力的一致性）。消融指數（ablation index，AI）有效預測消融深度，其精確性為±1mm。量化消融指導的“CLOSE”消融策略可縮短手術時間和X線暴露時間，提高維持竇性心律的成功率。
綜上所述，AI在老年心血管病精準治療的應用是大勢所趨，同時也大有所為。AI應用不僅可提高老年心血管病的診斷率，而且也可精準優化老年心血管病的治療方案，有助於改善老年心血管病的預後。
專 家 簡 介
王利宏，教授、主任醫師、醫學博士，浙江省人民醫院心內科主任、大內科教研室主任，杭州醫學院心血管病研究所所長、內科學教研室主任，浙江省心腦血管疾病臨床醫學研究中心副主任，浙江省中醫藥（中西醫結合）重點學科負責人，中國心律失常介入診療工程技術人員培訓基地負責人，浙江大學、浙江中醫藥大學、蚌埠醫學院碩士研究生導師。曾在美國密歇根州立大學醫學院做博士後工作。
目前，擔任浙江省醫學會心電生理和起搏分會副主任委員，中國心臟學會理事，浙江省心血管學會副理事長，浙江省生物醫學工程學會理事，浙江省生物醫學工程學會心律分會副主任委員、移動醫療學組組長，中國生物醫學工程學會心律分會青年委員，中國綠色電生理聯盟委員，浙江省醫學會內科學分會委員，浙江省醫師協會心血管內科分會委員兼秘書。入選浙江省衛生高層次創新人才、浙江省新世紀151人才工程第二層次培養人員、浙江省錢江人才計劃。
主持包括國家自然科學基金（2項）、省自然科學基金等課題10餘項，以第一作者和/或通信作者在Circulation、Hypertension、Journal of Hypertension等國內外雜誌發表論文30餘篇，以第一完成人獲得國家教育部高等學校科學技術獎二等獎。國家衛生部心臟介入手術培訓導師，已主刀完成各種心律失常的射頻消融術、冷凍消融術、心臟起搏器植入術（包括ICD、CRT、CRT-D）、左心耳封堵術和先心病、冠心病介入手術等數千例。
傅建偉，浙江省人民醫院主治醫師，浙江大學碩士，曾在美國Upstate州立醫院作訪問學者，主持浙江省廳級課題2項，參與浙江省自然科學基金1項，以第一作者發表SCI論文2篇。
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