全国多地实践表明：AI可助力冠心病风险更早识别

近期，随着公众对冠心病、心梗等心血管疾病风险关注度持续提升，如何推动风险人群“早发现、早干预”成为医疗领域的重要课题。记者了解到，近年来，苏州吴中、河北南皮、北京昌平等多地已陆续开展基于人工智能的冠心病风险辅助识别探索，推动相关风险识别从症状出现后的被动发现，向日常检查阶段前移。

目前，这一探索的重要路径之一，是基于普通胸部CT开展“心肺联筛”。在人工智能辅助下，常规胸部CT除用于肺部检查外，还可对冠状动脉钙化情况进行辅助识别，从而帮助医生从既有影像中发现潜在心血管高风险信号，为后续进一步检查和干预提供参考。

苏州市吴中区是较早形成区域化应用闭环的样本之一。近年来，当地围绕心肺联筛，逐步形成由卫健委牵头、区级医院主导、基层医疗机构协同推进的工作机制，将AI嵌入筛查、识别、转诊、随访和健康管理流程。数据显示，截至2025年底，吴中区重点人群累计筛查20500余人，检出高风险人群1500多人，其中肺高风险418人、冠心病高风险1090人，累计治疗172人，纳入健康管理3254人。

吴中的实践显示，AI辅助筛查并非停留在“发现异常”环节，而是进一步进入区域医疗体系中的转诊、管理和随访流程，推动冠心病风险识别与后续干预衔接起来。

河北南皮则提供了县域医共体场景下的另一种实践样本。当地将AI逐步应用于县医院及部分基层卫生院的CT、DR、超声等多个环节，形成“基层筛查—县级诊治—持续随访”的服务路径。对县域医疗体系而言，这种模式有助于提升基层机构对高危患者的早期识别能力，并依托县级医院完成进一步检查和治疗。

在北京昌平某基层医院，医生正在人工智能的辅助下做钙化积分检查。

北京昌平的相关探索也显示出类似趋势。公开信息显示，当地基于钙化积分筛查，已发现一定比例的冠心病中高风险人群。这表明，借助常规影像数据开展冠心病风险前移识别，正从个别地区探索逐步走向更广泛的区域实践。

记者注意到，在上述多地实践背后，一条较为清晰的技术路径正在形成。作为较早布局这一方向的医疗AI企业，数坤科技围绕非门控钙化积分AI、冠脉CTA、CT-FFR等能力持续推进，探索将冠心病风险识别由单点影像判断，逐步延伸至“筛查—预警—转诊—诊疗”等环节。目前，相关能力已在全国多个区域和城市逐步落地应用。

业内专家同时指出，AI在冠心病风险识别中的作用，主要是辅助发现风险、提升筛查效率，并不能替代医生作出最终诊断。冠脉钙化积分也有其适用范围和边界，仍需结合冠脉CTA、功能评估及临床判断综合分析。要真正发挥作用，仍需依靠AI辅助识别、医生审核判断、医院分级诊疗和区域持续管理的协同配合。

多地探索表明，AI在医疗中的价值，不是替代临床，而是帮助医疗机构更早识别高风险信号，并推动这些信号顺利进入后续诊疗流程。对于冠心病这类慢病和高风险疾病而言，这种“把发现关口前移一步”的能力，正成为各地提升慢病防控和分级诊疗水平的一项现实探索。