CCHC2025丨全球“心”智能：跨国对话人工智能在心脏病学中的革新之路

人工智能正在以前所未有的速度重塑心脏病学领域，并带来临床实践、医疗公平与科学研究的深刻变革。12月6日，2025心血管健康大会开幕式上，一场聚焦人工智能与心脏健康的圆桌对话，由中外专家带来跨越地域与学科的思想碰撞，深入探讨人工智能（AI）在心血管领域的应用前景、现实挑战与全球协作路径。

中国科学院院士、复旦大学附属中山医院葛均波教授首先发表“人工智能的机遇与挑战”主题演讲，系统回顾并展望AI在心血管疾病领域的发展。随后，塞尔维亚心脏病学会前任主席、贝尔格莱德大学塞尔维亚临床中心心脏病功能诊断与血流动力学科主任Branko Beleslin教授，阿根廷心脏病学会理事、布宜诺斯艾利斯意大利医院心脏科心血管影像部与研究部主任Diego Pérez de Arenaza教授，世界心脏联盟首席执行官Finn Jarle Rode先生，以及中国人民解放军总医院陈韵岱教授共同参与讨论，本场对话由首都医科大学附属北京安贞医院周玉杰教授主持。

葛均波教授：迈向智能心脏病学，AI驱动精准诊疗

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葛均波教授表示，随着人工智能技术的飞速发展，医疗领域正经历一场深刻的变革。人工智能应用已广泛渗透至门诊、病房、影像分析、生物标志物识别乃至手术机器人等多个场景，并展现出优化临床实践的巨大潜力。

葛均波教授介绍，AI为心脏病学带来的机遇主要体现在三方面：其一，增强临床诊疗能力。一些基于大语言模型的诊断系统不断迭代，在心血管疾病诊断与鉴别诊断中，其表现已经不劣于甚至优于经验丰富的临床专家；第二，促进医疗资源公平。AI技术可通过远程诊断、辅助决策等方式，帮助缓解城乡间、不同地域间心血管医疗资源分布不均的问题，推动高质量医疗服务惠及更广泛人群；第三，加速科研创新进程。AI能够高效整合多源数据，从基因组学、蛋白质组学中挖掘新的生物标志物，显著缩短药物研发与临床转化的周期，降低成本，提升科研效率。

然而，AI在心脏病学中的应用仍面临数据与算法偏见的重要课题。此外，高昂的算力成本、专业人才短缺等现实问题也限制了AI技术在基层医院的普及。为此葛均波教授指出，未来人工智能在心脏病学中的发展，关键在于多模态融合与临床转化并重。通过跨学科协作，构建透明、可信的AI系统，并推动政策、伦理与技术的协同演进，才能充分发挥其潜力，实现心血管疾病精准预防、智能诊断与个性化治疗，真正造福于患者。

Branko Beleslin教授：AI赋能临床决策：从冠脉疾病到微循环的精准诊疗

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Branko Beleslin教授在讨论中阐述了人工智能在优化复杂临床决策路径中的关键作用。他指出，面对胸痛、心电图改变等非特异性临床表现的患者，传统诊疗模式常陷入是否进行有创检查的决策困境。而AI通过深度融合与解析多维临床数据能够构建个体化的风险预测模型，实现对患者群体的精准分层，从而有效鉴别出真正需要接受冠脉造影的高危人群，避免不必要的检查与医疗资源消耗。

Beleslin教授特别强调，AI在冠心病功能诊断与血流动力学中具有巨大潜力。AI能够整合冠状动脉CTA、钙化评分以及非侵入性功能学检查所生成的海量数据，智能识别出不同亚型的微血管功能障碍。这种精准分类不仅能避免约30%-50%的患者承受不必要且有创的检查，更能直接引导临床医生采取针对性的药物治疗或介入策略，标志着心血管诊疗从传统的形态学评估，正式迈向融合功能学与个体化特征的“精准智能”新时代。

Diego Pérez de Arenaza教授：面对效率提升与成本之困，拉美地区心脏影像AI落地的挑战

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Diego Pérez de Arenaza教授则从阿根廷的实践出发，客观分析了AI技术在拉丁美洲中等收入地区推广所面临的独特挑战与现实瓶颈。首先，他非常肯定AI在心脏影像后处理中不可或缺的效率价值，这已成为应对巨大检查量、维持诊断体系运转的必要条件。然而，Pérez de Arenaza教授也尖锐地指出，成本是可及性鸿沟的核心。对于像超声心动图自动化定量分析等进阶的AI工具，高昂成本带来的挑战，与拉美地区相对有限的公共医疗预算及较低的医生薪酬水平，形成了尖锐矛盾。因此，解决这一矛盾不仅需要更多临床证据证明AI在提升诊断一致性方面的优势，更亟需建立适应中等收入地区现实的可持续合作模式。这包括开发更具成本效益的解决方案、探索灵活的技术准入机制，以及构建合理的成本分担框架，让AI真正成为可及、可负担的医疗助力。

Mr. Finn Jarle Rode：构建确保全球健康公平的AI治理框架

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Finn Jarle Rode先生从全球公共卫生治理的宏观视角，对AI在心血管领域的应用提出了审慎而富有远见的框架性思考。他开宗明义地指出，必须摒弃将AI视作“医疗救世主”的技术万能论幻想，而应始终将其定位为一种需加以妥善管理和引导的赋能工具。

Rode先生分析道，互联网与移动设备在大多数低收入国家的覆盖率已超过90%，为AI工具的接入提供了物理基础，这为AI技术的普及提供了重要基础，但同时也应警惕成为拉大全球心血管健康差距的新因素。他主张，世界心脏联盟等国际组织必须发挥核心协调作用，推动建立全球性的AI伦理准则、数据共享协议与评估标准。最终目标是利用AI提升全球医疗系统的整体效率与韧性，将节约的资源用于填补最根本的护理缺口，让技术成为推动“全民健康覆盖”的平等杠杆，而非少数人享有的特权。

陈韵岱教授：从“心电一张网”到多模态智能，中国AI心电的体系化创新与实践

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陈韵岱教授系统性地阐述了中国在AI心电领域从技术突破到体系化应用的全面探索。目前，AI对常规心电图异常事件的诊断敏感性与特异性均已超过95%，这标志着技术本身已高度成熟。然而，中国的创新并未止步于单一参数判断，正快速迈向“心电+”多模态融合的深水区。

陈韵岱教授重点展示全国“心电一张网”工程——这一具有中国特色的规模化落地典型范例。该网络已整合覆盖中国31个省市自治区、超过20,000个基层村卫生室，构建起一个庞大的分布式智能诊断系统。在该体系中，村医只需完成标准化的心电采集，数据通过云端即时传输，由AI引擎进行初筛并结合上级医院专家远程审核，通常在两分钟内即可将结构化诊断报告与危急值预警回传至村医手机端。该模式不仅极大地提升了急性心梗等胸痛危症的早期识别与转运效率，更重要是可通过技术手段系统性地提升基层医疗机构的心血管疾病守门能力，成为推动分级诊疗、实现优质医疗资源真正下沉的核心基础设施。

在科技浪潮席卷全球的形势下，人工智能正以深刻的方式重塑心脏病学的未来。它不仅是技术工具，也是推动临床决策走向精准、促进医疗资源实现公平、加速科研向临床转化的一股力量。让我们携手推进AI的负责任创新与全球协作，共同迈向更智能、更普惠的心血管健康新时代。