江苏
近日，南京医科大学第一附属医院心血管内科陈明龙教授团队在《中国介入心脏病学杂志》发表了题为《人工智能在心房颤动预测及管理中的进展：现状与未来》的重要综述文章，系统梳理了人工智能技术在心房颤动（房颤）诊疗领域的最新研究成果，为这一快速发展的交叉学科领域提供了全面的学术指导。
房颤：全球性医疗挑战亟需智能化解决方案
心房颤动作为临床上最常见的心律失常，目前全球患病人数已超过3700万人，预计到2030年将突破6000万。这一疾病不仅严重影响患者的心功能、认知功能和生活质量，更显著增加脑卒中风险和心血管死亡率。特别值得关注的是，许多患者在房颤早期并无明显症状，往往首次发现房颤就是因为已经发生相关并发症如缺血性脑卒中，这使得早期预测和精准干预成为临床与科研的核心挑战。
传统的房颤管理主要依赖风险评分系统（如CHARGE-AF）和短程心电监测，但在准确性和敏感性方面存在明显局限性，尤其在识别潜在的无症状房颤患者时表现不佳。此外，传统方法通常需要依赖医师的主观判断，容易受到经验和知识水平的影响，导致预测结果存在差异性和不一致性。
AI技术：开启房颤诊疗智能化新纪元
人工智能技术的迅速发展为房颤的全周期综合化管理提供了突破性工具。该综述详细分析了AI技术在房颤领域的三大核心应用方向：
预测与筛查层面的革命性突破
在预测与筛查层面，AI通过分析心电图（ECG）参数、可穿戴设备数据及多模态影像，能够捕捉房颤的隐匿性电生理特征。研究显示，AI-ECG算法可以有效检测出窦性心律期间隐藏的房颤电生理特征，如心房间传导阻滞、左心耳局灶性非窦性电活动、P波终末电势异常等传统方法难以识别的多导联、多时间尺度特征。
特别值得关注的是，Attia等开发的AI-ECG-AF模型，通过分析窦性心律的ECG预测潜在房颤患者的可能性，展现了较高的准确度，AUC值波动在0.87-0.90之间，显著优于传统的CHARGE-AF评分系统。
介入诊疗领域的精准化应用
在介入诊疗领域，AI技术正逐步为综合化围术期管理提供重要技术支撑：
术前规划：左心房和左心耳结构的三维重建技术对优化导管入路、预估消融和封堵路径、评估手术风险具有重要价值。AI可以分析左心房功能来预测射频消融术后房颤复发风险，指导个体化治疗方案制订。
术中导航：AI通过分析电解剖标测数据（如Rhythmia HDx系统），能够识别低电压区和纤维化区域，指导消融靶点选择，减少术者经验依赖性，实现实时分析并辅助术者动态调整消融策略。
术后管理：AI驱动的多模态模型（ECG、生物标志物、影像）可预测消融后复发风险，指导抗凝与抗心律失常药物个性化调整。
综合管理中的全程智能化支持
在房颤的综合化管理中，AI技术展现出强大的整合能力。AI-ECG算法通过窦性心律ECG预测术后房颤复发风险，已被反复证实优于传统临床评分。目前正在进行临床研究的AI临床决策支持系统（CDSS）可以为基层医师提供抗凝治疗建议，平衡出血与脑卒中风险。
技术挑战与未来展望：从理论到临床的关键跨越
尽管AI在房颤领域展现出巨大潜力，但该综述也客观分析了当前面临的主要挑战：
数据隐私与伦理问题
随着数据共享的增加，患者隐私泄露的风险也随之上升，特别是在介入诊疗过程中，实时数据流的隐私保护面临更高风险。动态差分隐私技术和同态加密技术的应用为解决这一问题提供了新的思路。
模型可解释性挑战
许多AI模型，尤其是深度学习模型，因其不透明的决策过程而常被视为"黑箱"。在房颤导管消融等介入操作中，AI模型的决策透明度直接影响术者信任。未来需要通过类激活映射（Grad-CAM）等技术提高模型的可解释性。
介入场景中的技术瓶颈
导管消融术中实时数据处理延迟可能影响AI模型的动态响应能力，现有AI算法与介入设备的兼容性不足也限制了术中数据的无缝整合。
未来发展方向：构建智能化房颤诊疗生态系统
该综述提出了未来AI在房颤领域的重要发展方向：
多模态数据实时融合：将电解剖标测、心内超声与AI预测结果整合至单一交互界面，提高诊疗过程中的准确性和可视化水平。
自适应边缘计算框架：开发可动态调整算力分配的轻量化模型，适配不同介入设备的硬件限制。
跨平台联邦学习：联合多中心介入数据训练通用模型，同时通过区块链技术保障数据主权。
个性化精准医疗：结合临床数据、基因组数据和AI分析结果，实现更全面的个体健康风险评估。
随着技术的不断成熟和临床验证的深入开展，AI技术有望在不久的将来真正实现从“预测"向“实时决策支持"的跨越，为广大房颤患者提供更加精准、高效的医疗服务，最终实现房颤诊疗的个性化、智能化和精准化管理目标。
参考文献
[1]王可欣,陈明龙.人工智能在心房颤动预测及管理中的进展：现状与未来[J].中国介入心脏病学杂志,2025,33(06):345-352.
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