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當罕見病遇上基層醫療資源不足的困境，當人工智能面臨臨床復雜多變的現實挑戰，心血管疾病診療正在經歷怎樣的變革與突破？

整理：龍蕾

審核專家：羅素新教授

在東方心臟病學會議上，重慶醫科大學附屬第一醫院心內科羅素新教授分享了三個關鍵領域的創新實踐：多學科診療（MDT）模式在基層醫院肥厚型心肌病（HCM）診療中的適應性改造、機器學習預測模型在心源性休克預后評估中的臨床應用探索，以及高血壓合并冠心病患者藥物聯合治療策略的最新指南推薦。

這三個議題看似獨立，實則環環相扣，共同展現了心血管疾病診療從基層醫療機構到高級醫學中心、從傳統經驗醫學到現代精準醫療的完整發展路徑。本文將深入解析羅教授團隊的創新成果，為臨床提供兼具科學性和實用性的診療指導。

MDT模式在基層醫院的創新實踐

HCM，特別是其梗阻型亞型（HOCM）的診斷，長期以來都是基層醫療機構面臨的重大挑戰。羅教授團隊基于多年臨床經驗，創新性地開發了一套“基層適配型MDT診療模式”。該模式的核心在于建立三級診斷體系：

初級篩查階段強調病史采集與體格檢查的精細化。團隊設計了一套結構化問診模板，重點挖掘四個關鍵維度：家族史、癥狀特征、體征表現以及誘發因素。在實際應用中，這套方法使基層醫院的HCM疑似病例識別率提升了35%。

中級診斷階段聚焦基層可及的檢查手段優化。團隊開發了“超聲心動圖診斷三要素”標準化操作流程：室間隔厚度測量、室間隔/左室后壁厚度比計算、左室流出道壓差評估。為確保測量準確性，團隊還制作了詳細的超聲切面獲取教學視頻，通過“云端質控系統”實時指導基層醫師操作。

高級轉診階段建立智能分診機制。團隊開發了基于臨床指標的轉診評分系統（0-10分），當患者出現以下任一高危特征時立即啟動轉診流程：室壁厚度≥30mm、左室流出道壓差≥50mmHg、非持續性室速、暈厥史等。這套系統在重慶地區試點期間，提升了高危患者的轉診及時率。

機器學習預測模型的臨床轉化探索

急性心肌梗死合并心源性休克（AMI-CS）是心血管急癥中最兇險的情況之一，其死亡率高達40%-50%。羅教授團隊開發的機器學習預后預測模型，在保持臨床實用性的前提下，實現了預測精度的顯著提升。

在數據層面，團隊構建了包含427例患者的標準化數據庫，涵蓋人口學特征、生命體征、實驗室檢查、治療措施等138個維度的數據。通過特征工程篩選，最終確定了6個最具預測價值的核心指標：血尿素氮、乳酸、收縮壓、血鉀、N末端腦鈉肽前體（NT-proBNP）和血糖。這些指標均可在急診室快速獲取，保證了模型的臨床可用性。

在算法層面，團隊比較了極端梯度提升、隨機森林、邏輯回歸等7種機器學習方法，最終選擇集成學習框架，通過堆疊集成學習（Stacking）策略融合多個基模型的預測優勢。驗證結果顯示，該模型對30天死亡率的預測（曲線下面積）AUC達到0.89（95% CI 0.85-0.93），顯著優于傳統的全球急性冠狀動脈事件注冊評分（AUC 0.72）。

在應用層面，團隊開發了可視化決策支持界面，實時顯示各指標的風險貢獻度。例如，當乳酸>4mmol/L時，系統會自動觸發紅色預警，并推薦相應的干預措施（如血管活性藥物調整、機械循環支持等）。該系統目前在重慶5家醫院試點，使AMI-CS患者的早期干預率從63%提升至88%。

高血壓合并冠心病患者的精準用藥策略

基于最新臨床證據和指南更新，羅教授系統闡述了高血壓合并冠心病患者的優化治療策略，重點強調了“雙達標”理念的科學內涵和實施路徑。

血壓管理方面，2024年中國高血壓防治指南推薦將目標值下調至<130/80mmHg，這一調整基于多項重要研究證據：SPRINT研究顯示強化降壓（SBP<120mmHg）可使心血管事件風險降低25%；STEP試驗證實老年患者也能從更嚴格的血壓控制中獲益。羅教授特別指出，降壓策略應遵循“個體化、階梯式”原則：對于一般患者，建議4周內達標；高齡（>80歲）或虛弱患者可延長至12周。

心率控制方面，指南首次明確將靜息心率（55-60次/分）作為獨立控制目標。這一推薦源于多項循證證據：BEAUTIFUL研究顯示心率>70次/分的冠心病患者心血管風險增加34%；SHIFT試驗證實心率降低與心衰預后改善顯著相關。羅教授團隊參與的國內多中心研究也發現，心率每降低5次/分，主要心血管事件風險下降11%。

藥物選擇方面，BB+CCB的聯合方案成為首選，其優勢體現在三個層面：

• 機制上，比索洛爾（高選擇性β1阻滯劑）通過抑制交感過度激活減慢心率，氨氯地平通過阻斷鈣通道擴張血管，兩者協同作用

• 循證上，中國1100萬人真實世界研究顯示，該方案使主要心血管事件（4P-MACE）風險降低，且非致死性心衰風險下降

• 實踐中，固定復方制劑（如比索洛爾氨氯地平片）將患者1年堅持治療率提升明顯

對于特殊人群，羅教授推薦差異化策略：急性冠脈綜合征患者采用“BB+RAS抑制劑”基礎方案，穩定后加用CCB；慢性冠脈綜合征患者可直接啟用“BB+CCB”組合；合并糖尿病患者優先考慮RAS抑制劑為基礎的方案。

結語

羅素新教授團隊在心血管疾病診療領域的系列創新，從臨床問題出發，通過技術創新解決問題，最終回歸臨床驗證價值。在肥厚型心肌病診療方面，團隊將高端MDT模式成功“移植”到基層土壤，創造了可復制的“技術下沉”經驗；在心源性休克預測方面，機器學習模型實現了“數據驅動”與“臨床智慧”的有機融合；在高血壓合并冠心病治療方面，基于最新證據的用藥策略體現了“精準醫學”的核心理念。

這些創新實踐不僅為解決具體臨床問題提供了方案，更啟示我們：醫學進步需要打破學科壁壘，融合多元方法；技術創新必須立足臨床實際，服務患者需求；指南推薦應當平衡證據與經驗，兼顧規范與個體化。未來，隨著遠程醫療、人工智能等技術的發展，心血管疾病診療必將迎來更深刻的變革，而始終堅持“以患者為中心”的價值導向，將是應對一切變革的不變準則。

專家簡介

羅素新 教授

重慶醫科大學附屬第一醫院心血管內科主任

教授、主任醫師、醫學博士、博士生導師、留美學者

重慶英才·創新領軍人才

重慶市學術技術帶頭人

中國胸痛中心、心衰中心和心臟康復中心評審專家和執委會委員

中華醫學會內科學專委會常委

中國醫師協會心力衰竭專委會常委

中國醫師協會心血管內科醫師分會常委

主持包括國家自然科學基金和省部級課題20項

主編臨床醫學教材1部、副主編2部，發表論文100余篇、SCI 50余篇

擅長冠心病、心力衰竭及心肌病等疾病的診治

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責任編輯：銀子

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