EHJ一文总结：AI在心血管领域的应用实例

2025年3月19日，《欧洲心脏杂志》（EHJ；IF=37.6）发表了一篇关于人工智能（AI）在心血管疾病人群健康管理中应用的最新综述，探讨了AI技术在提升心血管健康方面的最新进展、应用案例以及面临的挑战和机遇。

原文链接：https://academic.oup.com/eurheartj/advance-article/doi/10.1093/eurheartj/ehaf125/8086921?

AI能够通过分析大量健康数据，提供快速的诊断和治疗建议，帮助医生做出更准确的决策；在个性化医疗方面，AI可以根据患者的具体情况，提供量身定制的药物、营养、体重管理和运动建议，从而提高治疗效果；在医学研究中，AI能够处理大规模数据集，并开发创新的研究方法，特别是在生成式AI（如大型语言模型，LLM）的应用上，AI有望彻底改变医疗保健、医学教育和研究。

一项研究表明，LLM在回答患者问题和提供预防性健康建议方面，表现优于人类医生。例如，ChatGPT在回答患者问题时，提供了比医生更准确和富有同理心的回答[1]（相关阅读：）。LLM还被用于诊断复杂的医学病例，并在预防性健康建议方面表现出色，84%的AI生成的心血管疾病预防建议被专家认为合适[2]。

下文将探讨针对心血管健康中可改变风险因素的AI驱动策略。

图. AI在促进心血管健康中的应用

RCT：随机对照试验；CNN：卷积神经网络；LLM：大型语言模型；SOTA：State-of-the-art（SOTA）模型

身体活动

身体活动不足是现代社会面临的一个重大公共健康挑战，与全球每年约39.7万心血管疾病死亡和68.6万全因死亡相关。AI在促进身体活动和行为改变方面展现出巨大潜力，能够通过可穿戴设备和智能技术，帮助个人进行自我评估、运动计划和进度跟踪。

例如，AI可以根据用户的健康状况和活动目标，推荐适合的运动类型和强度。尽管AI在个性化运动处方方面表现出潜力，但仍存在一些局限性，例如在应对个体健康条件和活动目标时缺乏精确性。

肥胖和糖尿病

AI在肥胖和糖尿病的管理中表现出色。通过分析遗传、代谢和行为数据，AI能够识别肥胖的不同表型，从而提供更精确的治疗策略。

在糖尿病管理中，AI能够预测疾病的发生、分类其亚型，并管理可改变的风险因素和优化营养治疗。目前，许多血糖监测设备和胰岛素泵都采用了AI算法，以计算最佳胰岛素剂量或更精确地调整口服降糖药。随着可穿戴设备的发展，无创血糖监测正变得越来越精确，有可能取代传统的血糖测试。这一发展有望提高全球4.25亿糖尿病患者（其中90%为2型糖尿病）的生活质量。

高血压和血脂管理

AI在高血压和血脂管理中的应用也取得了显著进展。AI能够通过整合基因组和多组学数据，发现新的生物标志物和致病因素，从而提供更精确的诊断和治疗建议。例如，一项研究使用多模式数据（包括遗传、代谢、实验室和人口统计学特征）来预测不同种族人群的收缩压和舒张压[3]。

在血脂管理中，AI算法能够通过电子病历预测诊断标志物，并在家族性高胆固醇血症（FH）的诊断、风险分层、监测和推荐治疗过程中发挥重要作用。例如，AI能够自动识别胆固醇升高的患者，支持临床决策，改善早期检测和干预。

吸烟和酗酒

AI在戒烟和酒精滥用干预中表现出潜力。通过个性化戒烟计划和实时反馈，AI能够提高戒烟成功率。

在酒精滥用干预中，自然语言处理技术能够通过分析电子病历中的非结构化数据，识别酒精相关的健康风险，从而提供早期干预。

气候变化和城市健康因素

过去三十年，全球发病率和死亡率已从传染病转向心血管疾病等非传染性疾病。空气污染仍然是心血管死亡的主要原因，噪音和光污染等城市风险因素也是心血管疾病的重要诱因。原则上，这些因素可以通过技术干预和监管措施进行预防。

AI能够处理和分析大量的环境数据，帮助研究者理解城市暴露组*对健康的影响。例如，AI可以整合外部环境数据（如空气污染、噪音）和个体内部环境数据（如基因组和表观基因组数据），揭示这些复杂交互对健康的影响。

注：*城市暴露组指城市人口所面临的全部环境暴露，将成为健康和疾病结局的关键决定因素。

新药研发

AI在新药开发中逐渐成为不可或缺的工具，显著影响心血管疾病及其相关转化研究的每一个阶段。在COVID-19期间，BioNTech和Moderna等公司利用AI算法优化疫苗发现、序列优化和试验设计，加快了疫苗的开发。AI还在药物发现和靶点建模方面发挥了重要作用，像AlphaFold2这样的平台彻底改变了我们对蛋白质结构的理解。这些进展促进了新型治疗药物的设计，包括针对调节体重的关键受体（如胰高血糖素受体和胰高血糖素样肽-1受体）的生物制剂。

除了药物发现之外，AI还应用于毒性预测、剂量估算、药效学、药代动力学、试验设计以及大规模干预研究的数据解读。预计AI与传统分子建模策略的结合将使更多候选药物进入临床评估，节省资源，并为全球健康挑战（如心衰）提供新的解决方案。

先进AI系统的医疗服务、实施和法律框架

新的AI工具能够无缝整合到现有工作流程中，减轻碎片化信息系统和大量非结构化数据带来的负担，使医疗保健专业人员能够做出更明智的临床决策。此外，医疗保健组织越来越注重在文化、员工团队和临床工作流程中整合AI。这有望提高医疗服务的精准性、可扩展性、可负担性和透明度，从而实现个性化且具有人群规模的医疗保健。

随着AI在医疗保健中的应用日益广泛，确保其安全性和有效性成为关键问题。2024年3月13日，欧洲议会通过了《人工智能法案》（AI Act），这是全球首个全面规范AI的法律框架。该法案对高风险AI应用（如医疗诊断和治疗）提出了更严格的要求，包括数据透明度、人类监督和事后监控等。尽管这一立法具有开创性，但也可能增加AI在医疗保健中应用的监管负担和成本。

总结

总之，AI正在改变医疗保健服务，其影响力将继续增长，尤其是在预防医学和人群健康领域。AI实施速度正在迅速加快，但谨慎且平衡的监管对于确保有效和安全的“健康AI”系统至关重要。尽管可能需要数年时间才能充分预测AI对人群健康结局的影响，但将（AI驱动的）医疗保健解决方案扩展到数千甚至数百万人的能力从未像现在这样触手可及。这为变革医疗保健提供了前所未有的机遇。