CSC2021｜信息化学组·心血管信息化论坛（12.18）侧记——信息技术承载医者梦想 人工智能创享医学未来

　　韩雅玲院士做为负责信息化学组分管领导，她在论坛开场致辞中说到，“在心血管领域，中国有庞大的患者群体和丰富的临床病例，可是面对如此巨大庞杂的临床数据，我们缺乏数据整合、利用以及深入挖掘分析。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的未来发展方向，国家发改委也已经批准医疗信息健康平台的总体设计。中华医学会心血管病学分会响应国家号召，紧跟时代发展需求，于去年统筹规划和建立了心血管信息化学组，旨在搭建心血管信息化平台，实现心血管医疗效率和诊疗水平的提升，推动中国心血管医疗质量持续改善和心血管领域的科技创新。”

韩雅玲院士现场致辞

　　首先是大数据时代的心血管疾病研究论坛，张萍教授率先进行主题发言，“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，先后评价了人工智能在心血管影像技术、人脸识别等临床应用，重点讨论了人工智能在心电检测中的应用与研究，包括心脏性猝死的预警预测，以及对心血管病预后的评测等内容。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，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。

　　接下来，杜昕教授介绍了“CDQI在心血管疾病管理中的应用及发展”，就国家标准化心血管专病中心大数据平台的建设、规划和任务展开讨论，CDQI借助先进的医疗信息技术手段，如“自然语言处理”等，从现有的医疗“数据仓库”中抓取有效数据，实现多源异构医疗数据智能融合，帮助各单位加强数据的管理和质量提升，服务和提高临床研究质量，建立国家标准化心血管专病中心，打遭国际一流的心血管数据平台，杜昕教授最后介绍了CDQI项目在汝阳设立了农村健康研究所及大数据平台，希望全国更多的医疗机构了解并参与。

　　赵韡教授分享了“互联网时代心血管信息安全防护与对策”，当前，医院对信息化业务的重视程度远远高于对信息安全的重视程度，很多单位还在沿用传统模式的网络安全架构来进行互联网业务，这样的业务风险非常大。互联网模式最常见的攻击路径首先是寻找攻击入口，通过植入木马等手段进行突破。一切存在弱点的信息系统都是突破点。国家卫生健康委发布的“医院智慧服务分级评价标准体系（4S标准）”，覆盖诊前、诊中、诊后全流程，需要将医院现有的各类业务向互联网延伸，实现线上线下的无缝连接。赵韡教授提倡建立网络安全的纵深防御体系，针对不同位置的安全域防护特点采用不同的安全防护手段，将医院互联网信息安全防护做好四个结合：平时和战时相结合，业务与安全相结合，技术与管理相结合，服务与保障相结合。

　　刘静教授进行了专题发言“基于常规医疗大数据分析的临床研究: 现状与展望”，目前，常规医疗数据是出于行政管理或医疗等非研究目的而常规收集的数据，包括疾病监测数据、医疗管理数据、医保数据、电子病历数据和体检数据等。虽然常规医疗数据不是针对某项具体研究而收集的，但通过数据的整合利用，这些数据可以被广泛用于临床研究，例如描述治疗方法的应用现状，评估医疗质量，探索疾病发生或预后的影响因素，评价诊断或预警方法，开展观察性疗效比较研究，乃至用于实效性试验和虚拟试验等干预性研究。在心血管病领域，美国的NCDR、GWTG和中国的CardiaCare和CDQI等项目都利用了常规医疗数据。随着医疗信息化水平的提高和管理法规的逐步完善，相信常规医疗数据将在临床研究中发挥更加重要的作用。

　　李毅教授，介绍了“Cardiacare数据平台在临床研究的应用探索”，Cardiacare是由韩雅玲院士牵头，北京心脏学会主导，旨在通过铺设心血管临床科研平台，实现院内数据及时对接，借助现代化信息手段和简便易行的研究手段，经过前期的建设，目前已有8家医院加入，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，正如韩院士寄语所言“尽管是破冰之旅，困难重重，但是我们力争通过3-4年的持续努力，借助现代化的信息手段和简便易行的研究过程，将CardiaCare建成中国冠心病及抗栓治疗真实世界临床研究的“NCDR”，使所有参与者共同受益。”

　　随后进行的人工智能（AI）与心血管相关疾病研究论坛，论坛主席郭继鸿教授开场发言，希望本次论坛能从临床实际出发，介绍人工智能在心血管治疗领域，尤其是心电监测方面应用的真实情况。

郭继鸿教授论坛开场致辞

　　首先，王亚斌教授进行了专题讲座，“机器学习辅助的CTA智能分析对冠状动脉功能性狭窄的评估作用”。随着人民生活水平的提高和对健康需求的提升，设备运转潜力、放射科医生及对冠心病CT诊断的效能直接影响着广大医疗机构对开展冠心病体检筛查的动力与效力，如何释放医生资源，开发设备潜力，更好地为广大患者和有需求人群服务，善用人工智能技术可解决此问题。冠脉计算机辅助诊断软件等，基于冠状动脉CCTA及CTFFR等影像数据，将应用AI深度学习血管分割提取、斑块和狭窄检出等技术，自动进行影像后处理重建并自动准确的检测管腔内的狭窄，病变性质等情况，供临床诊断使用。

　　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。恶性室性心律失常是诱发心源性猝死的最主要原因，目前尚无有效的防治策略。黄兵介绍了武汉大学人民医院江洪教授“神经再平衡”研究团队在全球率先开展的相关研究表明，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。

　　接下来，陈琦教授针对“人工智能对伪正常化心电图冠心病患者的快速识别” 进行了专题报告，陈教授以应用AI识别心电图,构建快速无创识别低钾血症模型为例，建立了一个深度学习模型,并随机选取ECG用以交叉验证,用来评估ECG信号筛选低钾血症的性能，结果表明，在排除混杂因素12导联模型的验证集中, AI识别ECG可快速无创且有效地筛选低钾血症,其准确性明显高于人工识别。在伪正常化心电图但存在缺血性心脏病的识别中，AI也能有相似的表现，但还需要更多临床验证及计算方法进一步优化。

　　紧接着，刘兵教授就“智能化分析技术在冠状动脉微循环功能评估中的作用”进行了专题报告，在过去20年间，科学家逐渐认识到冠状动脉微循环对心肌缺血影响的重要性，尤其是冠状动脉再灌注后微循环障碍极大地影响着急性心肌梗死患者的预后。由于无法直接从影像上观察冠状动脉微循环的解剖变化，评估其功能有一定困难。但基于物理化学理论及微创导丝、导管的发展，越来越多的有创生理学评估方法正应用于对微循环及整个冠状动脉系统功能进行评价，尤其是智能化分析技术的应用，通过冠状动脉 TIMI 血流分级、校正 TIMI 计帧法（CTFC）、心肌灌注分级（TMPG）、心肌呈色分级（MBG）及 TIMI 心肌灌注帧数计算（TMPFC）等能通过造影图像评估微循环功能，刘兵教授进行了总结归纳，为临床工作者选择微循环障碍评估手段提供参考。

　　最后一位讲者是黄波教授，他分享了“人工智能在心电检测中的应用与研究”专题。深度学习算法可应用于大型心电图数据集，能够识别异常心律和机械功能障碍，并有助于医疗决策。随着可穿戴设备的出现，心脏节律的自动检测，并对心电信号进行强健、快速、实时的分析，避免了大量数据存储。心律失常分类也是机器学习研究的重点，AI从一部分数据作为算法的训练中学习,不需要提取ECG特征，有研究提示在心律分类方面的准确性可以应用与临床实践。心电图分析的主要挑战是用所需信息注释的数字化大规模数据集的可用性，另外专家的一致意见也是一个挑战，因为不同的心脏病学家的个体专家注释常常不同。除了计算科学家和临床医生之间的合作外，免费可用数据库的可用性是AI和医疗创新数据科学进步的重要催化剂。

　　本届心血管信息化论坛，内容丰富多彩，涵盖了当下人工智能及信息化技术在心血管领域的应用主流和发展方向，将AI与临床医生的思维相融合，不仅提高心血管疾病的预测准确性，同时促进心血管领域医疗效率和诊疗水平向标准化、智能化、移动化方向发展。AI技术前景广阔，将会改变未来医疗实践的方式，所有医学相关人士，尤其是心血管病医生需要做好充分准备，迎接AI时代的到来。

参与本次论坛的部分专家合影