eNCF2022｜CSC心血管信息化学组专场（6.7）报道

“我国心血管领域虽有庞大的患者群体和丰富的临床病例，但目前依然缺乏数据整合、利用以及深入的挖掘分析。随着信息技术的快速发展，心血管信息化必然成为心血管领域未来重要的发展方向。信息化学组虽是CSC新成立的学组，近年来在张萍组长的带领下，已然完成大量探索性的学术推广工作。学组委员积极参加中华医学会心血管病学分会关于心血管疾病指南或专家共识制定的申请，已有两项指南、共识获得分会常委会批准立项。今天邀请了多位国内心血管学界的精英，以信息化技术为主线，聚焦数据智能化在心血管疾病不同领域及精准医学中的应用与发展展开深入的讨论，共同推动CSC心血管信息化学组的建设，推进我国心血管健康事业的快速发展。”这是大会主席、CSC主任委员韩雅玲院士在CSC心血管信息化学组论坛开幕式致辞中重点强调的内容

随着信息技术的快速发展，医学信息化与人工智能技术对心血管领域带来革命性的发展，深刻影响未来医疗模式，并最终改善中国心血管病患者的健康结局。2022年06月07日14:00-17:30时，东北心血管病论坛--心血管信息化学组论坛如期召开，众多业内大咖齐聚一堂，论坛以信息化技术为主线，重点讨论数据智能化在心血管疾病不同领域及精准医疗中的应用与发展。

今年的心血管信息化论坛，邀请中华医学会心血管病学分会主任委员、北部战区总医院韩雅玲院士开场致辞，邀请到中华医学会心血管病学分会信息化学组组长、北京清华长庚医院张萍教授，中国医学科学院阜外医院李卫教授，北京安贞医院刘静教授，北京协和医院严晓伟教授担任大会主席并进行讲课；同时邀请北京大学第三医院唐熠达教授、首都医科大学附属北京安贞医院杜昕教授、武汉大学人民医院黄兵教授、北京医院刘兵教授、北部战区总医院裘淼涵医师等多位国内心血管界专家担任讲者，为大家呈现一场学术盛宴。

张萍教授介绍了“人工智能大数据管理在心血管诊疗中的应用”。张萍教授从人工智能技术概览讲起，介绍了心血管人工智能发展的领域及现状，重点讨论了人工智能在心电检测、心血管影像技术、人脸影像中的应用与研究，从智能医学与心血管危险因子防控，到信息化技术及大数据与心血管智慧医疗，提出了临床专家与数据专家的有效合作至关重要，可增加模型建立速度及可解释性，并认为人工智能技术的发展将大大提升不发达地区医疗质量，改善医疗资源分布不均，促进“健康中国2030”的实现，为人工智能及大数据管理在心血管诊疗中的应用与发展指出了方向。

   严晓伟教授围绕“可穿戴设备与高血压管理”带来精彩学术讲座。无气囊/无袖带的可穿戴血压测量设备作为诊室外血压测量的补充手段，在高血压的早期诊断、改善血压控制、高血压患者的自我管理中起到重要作用，它可以频繁的测量血压，且对患者的干扰很小。目前的可穿戴血压测定设备，通过脉搏传递时间、心电图、光电体积描记等参数推算出血压值，从而收集记录患者的血压数据，具有方便、小巧的特点，但位置的变化和手臂运动会影响读数的准确性，期待能进一步解决其准确性及功能校正的问题，生产经权威医疗管理部门批准的设备。

杜昕教授的讲课聚焦于“可穿戴设备在心衰远程管理中的应用”。目前心衰患者的发病率高、再住院率高、死亡率高、费用高，因此心衰患者更需注重远程管理。杜昕教授介绍了目前基于植入式CRT、ICD的器械上开发的多种产品，可根据患者房颤发作时间长短、体液多少、运动量、夜间心率、心率变异程度计算评分，评估心衰有无恶化，具有很好的预测价值。正在研发中的新型可穿戴设备如纳米内衣、智能眼镜等可在身体各部位检查患者信息，识别早期心衰的各种征象，确保更好、更及时的决策。

刘兵教授就“AI助力冠状动脉功能学造影”进行了专题报告，刘兵教授从冠状动脉微循环对心肌缺血影响的重要性讲起，强调冠状动脉生理学指导血运重建决策的重要性。并以FFR为例，在AI的加持下，进化出血管造影衍生的FFR可提供更快的冠状动脉生理性评估，诊断性能良好。并且很多新兴技术都具备与AI融合的基础，可将医学影像的价值得到进一步的体现，在临床诊疗中起到更加重要的作用。

随后，黄兵教授阐述了“智能神经调控技术防治心源性猝死”专题。黄兵介绍了武汉大学人民医院江洪教授“神经再平衡”研究团队将近红外照射下金纳米棒的光热效应，应用于调控实验动物心脏功能的左侧星状神经节，显著抑制了心肌梗死后过度激活的神经节功能与神经活性，同时还可有效抑制室性心律失常的发生。相比于临床上传统的神经节切除术，该调控方式并未破坏神经节的正常结构和生理功能，为可逆性调控；在调控交感神经的同时，保留了其正常的生理功能，更具人体临床应用价值。未来可佩戴可穿戴设备，一旦监控到心律失常，即可开启光照，调节植物神经，及时终止恶性心律失常，避免猝死。安全、有效的交感神经干预策略，对恶性室性心律失常的防治具有重要意义。

唐熠达教授介绍了“重要心血管疾病防治策略和措施”。目前我国ASCVD的发病率仍逐年上升，多重代谢紊乱严重影响ASCVD患者的发生、发展及预后转归。因此，建立心血管代谢疾病的综合管理模式迫在眉睫。唐熠达教授探讨了人工智能在多病共患管理中的应用，提出通过OCR技术和可穿戴技术助力打破数据壁垒，进行数据采集和存储，然后通过大数据和人工智能技术构建高级的CDSS模型并验证，最后以生活质量和整体预后改善为目标制定指南和政策，积极探索“互联网+老年健康”服务模式，推动线上线下结合，将基于人工智能技术开发出的成果推广和落地，进一步推广提升诊疗水平，助力优化分级诊疗政策。

李卫教授分享了“人工智能医疗器械临床试验设计的统计学考虑”。李卫教授首先介绍了什么是人工智能及人工智能医疗器械。2022年国家药品监督管理局器审中心关于发布人工智能医疗器械注册审查指导原则的通告，为人工智能医疗器械质量管理软件的体系审查提供了参考。并从研究假设、统计学设计类型、主要评价指标、对照组的选择、偏倚的控制措施、样本量和把握度几个方面介绍了人工智能医疗器械临床试验设计的统计学考虑，并举例进行详细说明。

刘静教授进行了专题发言“基于数字技术和网络平台的虚拟临床试验”。由于传统临床试验具有样本量代表性不足、费用昂贵、过程缓慢、代价高等不足，如今的临床试验逐渐从“以医生为中心”向“以患者为中心”的模式转变。虚拟/去中心化的临床试验模式，将数字技术和网络平台纳入研究设计，实现受试者在线完成入选、知情同意、访视和终点评价。这种虚拟试验的模式得到了研究者及受试者的欢迎，入选速度快、受试者便利性和依从性高、研究费用低。尤其近年来受疫情影响，传统临床试验面临着许多实际困难，尝试远程智能临床试验方法，借助智能化临床试验管理平台及远程通讯技术开展的虚拟试验，正逐渐取代传统模式。

最后，裘淼涵医师进行了题为“使用CardiaCare真实世界数据库进行随机对照研究的探索”的演讲，向参会专家介绍了由韩雅玲院士牵头的CardiaCare数据平台。CardiaCare数据平台以医院信息系统为基础，采用深度学习算法完善自然语义分析，自动完成数据提取和清理，简化数据收集，将医生从繁杂的数据填报工作中解放出来。同时，数据收集与临床治疗过程同步，基于云端服务器跨医院之间的打通与共享，有助于中国的研究者协作共享不同中心的患者数据，进而形成高质量的心血管患者数据平台，为研究者们提供开放的数据资源。通过多中心、海量的数据库，把CardiaCare打造成为RWS的最佳平台。