利用“AI+心血管影像”探索精准治疗

临床与基础结合，医工与医理交叉，一个由6位中青年国家级人才组成的“医学创新团队”通过跨学科合作，探索心血管疾病早期诊治的新策略。日前，由上海交通大学医学院附属仁济医院卜军教授牵头的“缺血性心血管病机制与干预”项目获批国家自然科学基金创新研究群体项目。团队长期研究缺血性心血管病临床与转化医学，已在“人工智能+心血管影像”领域取得多个进展，研发了适用于社区人群的早期筛检和精准诊断新技术，推动了心血管疾病防治关口前移。

人才齐聚 专业互补

临床医生、影像专家、生物医学工程专家、基础医学科研学者、人工智能及大数据专家……团队平均年龄46岁，均为国家级人才。卜军介绍，探索缺血性心血管事件启动原因，寻找稳定血管斑块、减少心梗事件新策略，是健康中国的重大需求和科技攻关亟需突破的重点方向。“团队成员在跨学科碰撞中擦出创新火花。”

针对缺血性心血管病早诊早治的瓶颈难题，团队开展从斑块破裂源头到急性心梗再灌注治疗策略的系列原创性研究，合作自主研发了系列中国原创技术和创新器械，指导缺血性心血管病早诊早筛和精准防控。“致心血管猝死高危斑块的早期检出是降低心血管死亡的关键。”卜军介绍，团队建立斑块易损性评估新方法，提出冠脉不稳定斑块国际新型分类标准，并实现互联网远程血流储备分数的智能筛查和无创冠心病精确诊断。针对亚临床心肌损伤难以早期发现的临床瓶颈，团队结合心肌无创类病理与影像学特征，开发了基于AI的影像学智能化心血管事件预警流程并指导精准分层与干预，为早期心肌损伤筛查提供了高度可重复性的精准评价工具。

社区调查 AI干预

卜军介绍，推动缺血性心血管病的防控关口前移，降低社区人群心血管事件风险，是团队的重要目标。“不只是药物干预，更重要的是生活方式的改善与干预。”卜军说，“我们深入到社区了解居民的衣食住行等生活习惯和社会心理等不良行为方式，并根据社区人群的流行病学信息制定相应的健康管理措施。例如，利用AI开发可穿戴设备等健康管理工具进行大数据收集和分析，对有不良生活习惯的人群进行早期干预。”“我们还特别关注了睡眠模式对社区人群健康的影响，如医护人员、司机等经常需要倒班工作以及IT工作者等经常熬夜的职业群体。”卜军介绍，“我们正在通过社区队列研究和临床干预研究，探索更合理的睡眠模式和倒班工作模式。”

团队合作开发了社区人群心血管病代谢风险的精准分型和早筛技术，建立社区代谢高危人群，开发了大数据驱动的AI主动健康数字处方，推动了缺血性心血管病的防控关口前移。 本报记者 左妍