2025年9月1日，歐洲心臟病學會（ESC）迎來成立75周年慶典。在最新發(fā)表于《歐洲心臟雜志》的特刊文章中，ESC主席Thomas F. Lüscher教授回顧了心臟病學的輝煌歷程，并對人工智能（AI）和機器學習（ML）驅(qū)動下的數(shù)字化心臟病學未來進行了深入展望。

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從絕癥到可治愈：心臟病學75年巨變

1950年9月2日，ESC在首任主席Karl G.W. Nylin的領導下正式成立。彼時的心臟病學幾乎是一個純觀察性學科——心肌梗死患者無藥可救，沒有除顫器治療室顫，心力衰竭患者只能依靠洋地黃維持生命。即使是美國總統(tǒng)艾森豪威爾在1955年心臟病發(fā)作時，醫(yī)生也只能使用亞硝酸戊酯和嗎啡進行對癥處理。

75年后的今天，心臟病學已發(fā)生翻天覆地的變化。Lüscher教授指出，通過及時的阿司匹林治療、球囊擴張和支架植入，急性心肌梗死的住院死亡率已從1950年的50%降至目前穩(wěn)定患者的約3%。這一成就得益于無數(shù)里程碑式的突破：1977年Andreas Grüntzig完成首例冠狀動脈球囊成形術(shù)，1988年Ulrich Sigwart和Jacques Puel植入首個支架，以及1998年Michel Ha?ssaguerre證實房顫可通過射頻消融根治。

急性心肌梗死住院死亡率隨時代發(fā)展而下降

人工智能重塑診療模式

當前，心臟病學正站在又一次革命的門檻上。Lüscher教授強調(diào)，人工智能和機器學習將把心臟病學轉(zhuǎn)變?yōu)橐婚T數(shù)字化學科，提供真正的精準醫(yī)療。

“一旦確立診斷，我們對所有患者的治療方式基本相同——這使醫(yī)療實踐變得可行和有效，但并不精確，"Lüscher教授解釋道。AI/ML能夠快速、精確地分析大型數(shù)據(jù)集，定義其組成部分之間復雜的相互作用，為精準醫(yī)療奠定基礎。

機器學習與精準醫(yī)療

通過整合人口統(tǒng)計學、臨床發(fā)現(xiàn)、心電圖、影像學、生物標志物特征、常規(guī)實驗室參數(shù)和遺傳學數(shù)據(jù)，AI/ML可以實現(xiàn)深度表型分析和個體患者的數(shù)字孿生。這為精確的風險預測和個體化治療策略奠定了基礎。例如，急性冠脈綜合征后的個體化預防策略將根據(jù)患者的心血管風險是脂質(zhì)驅(qū)動型、炎癥型、腎性還是糖尿病性質(zhì)而有所不同。

心臟病醫(yī)生角色的重新定義

在AI時代，傳統(tǒng)心臟病醫(yī)生的技能結(jié)構(gòu)將發(fā)生根本性變化。Lüscher教授預測，聽診、臨床檢查、心電圖和影像讀片等傳統(tǒng)技能在培訓和臨床實踐中的重要性將大幅下降。

“AI/ML算法在讀取心電圖方面已超越任何心臟病醫(yī)生，"Lüscher教授指出，“基于竇性心律的幾個心跳，它們就能預測年齡和性別、左心室功能不全、既往房顫發(fā)作，甚至懷疑主動脈瓣狹窄和淀粉樣變性心臟病。"

取而代之的是，AI/ML素養(yǎng)、評估算法質(zhì)量和正確使用將成為必備技能。數(shù)字心臟病學將成為一個新的亞?？?。手動操作技能將在很長時間內(nèi)仍是經(jīng)過培訓的介入心臟病醫(yī)生、電生理醫(yī)生和外科醫(yī)生的特權(quán)，因為機器人技術(shù)雖然發(fā)展迅速，但仍無法模擬人類手指的精細調(diào)節(jié)。

同時，由于AI/ML能夠有效、快速地準備數(shù)據(jù)，它為醫(yī)生提供了更多時間與患者交流，傾聽、展現(xiàn)同理心并解釋病情。

隨著時間的推移，人類技能的變化

在總結(jié)中，Lüscher教授引用亞伯拉罕·林肯的名言：“預測未來的最好方法就是創(chuàng)造未來！"他強調(diào)，正如工業(yè)革命中蒸汽機的出現(xiàn)并未導致大規(guī)模失業(yè)，而是催生了工廠工人、工程師、電工、司機等新職業(yè)一樣，AI革命也將在醫(yī)學領域創(chuàng)造全新的專業(yè)崗位。

“未來是光明的——讓我們共同塑造它！"

參考文章

Lüscher T F. Shaping the future on a solid tradition[J]. European Heart Journal, 2025: ehaf693.

Thomas F. Lüscher

現(xiàn)任ESC主席

國際知名的心臟病學專家，目前擔任倫敦醫(yī)學中心心臟病學顧問醫(yī)師，同時兼任皇家布朗普頓和哈里菲爾德醫(yī)院信托基金會及倫敦帝國理工學院的研究、教育與發(fā)展主任和心臟病學顧問醫(yī)師，并擔任蘇黎世大學分子心臟病學中心主任。被評為全球被引用次數(shù)最多的 0.5% 的科學家之一。

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