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人工智能解读患者临床数据的价值与实践。
撰文|刘婕
“AI is not the Future – it’s the Presence.” 在2025年欧洲心脏病学会（ESC）心脏大会上，瑞士苏黎世大学的Florian A. Wenzl教授以《我们应该让人工智能为我们解读患者的临床数据吗？》为题发表演讲。
教授开篇即抛出核心观点：“AI is not the Future, it's the Presence. ”人工智能（AI）早已不是科幻概念，而是正在重塑现实的强大工具。当临床数据如洪水般涌来，医生该如何应对？AI真的是解药吗？
AI介入临床数据解读，这是必然的
临床数据解读长期面临“数据爆炸”与“主观差异”双重挑战。随着医疗技术发展，一次心脏MRI检查即可产生海量数据，叠加患者病史、随访结果等多源信息，传统人工解读不仅耗时，还易因医生经验、知识储备差异导致诊断一致性不足。
Wenzl教授从社会变革维度论证了AI介入的必然性。人类劳动模式历经三次革命：公元前300万年“工具发明”替代体力、1760-1840年“工业革命”拓展生产边界，而2010年至今的“AI革命”正重构智力劳动场景。“我们曾接受工具替代体力、电力替代重复劳动，如今为何要犹豫让AI解读临床数据？”Wenzl教授的这一设问，为AI的临床应用奠定“时代必然”的基调。
从发展轨迹看，AI能力呈指数级增长。研究数据显示，AI从2000年手写识别突破，到2015年实现了精准化语音、图像识别，再到2020年在阅读理解、预测推理中实现“超人类性能”。近年来AI领域科学出版物的数量也是呈指数级增长，每个月发表的论文数量从1994年的个位数，增至2007年每月发表100余篇、2021年超4000篇[1]，也印证了AI的渗透速度以及与临床需求的契合度。
AI如何解读临床数据？真实案例告诉你答案
Wenzl教授提出AI在心血管疾病中应用的通用框架：“Datasource→Model→Clinical task（数据→模型→临床任务）”，他强调“Data are the New Oil（数据是新石油）”，而AI是炼油厂，并用真实案例说明了这一观点。
1.GRACE 3.0：急性冠脉综合征的“秒级”风险分层
全球急性冠脉事件注册（GRACE）评分是一个被广泛应用于非ST段抬高型急性冠脉综合征（NSTE-ACS）患者风险分层的工具，它基于易于获取的临床、心电图和生化变量来预测院内死亡率。然而，GRACE评分主要在男性患者中开发和验证，越来越多的证据表明，女性NSTE-ACS患者在基线风险因素、疾病病理生理机制和治疗反应方面与男性患者存在显著差异，这些差异可能会影响GRACE评分在女性患者中的预测性能，并导致治疗不足。
2022年发表在
Lancet杂志的研究 [2] 评估了来自四个欧洲国家的 420781名NSTE-ACS患者的GRACE 2.0评分，发现其对女性患者的区分能力有限，校准不理想，并且低估了死亡风险。研究还基于机器学习开发了一个改进的GRACE 3.0评分，该评分在NSTE-ACS患者的风险分层中表现出更好的区分度和校准度，尤其是在女性患者中，有助于急性冠脉综合征患者早期风险分层。而且其优势在于：临床应用仅需数秒（官网可直接使用），经全球多中心验证[3]，具备“地理/时间迁移性”，已被纳入2025年澳大利亚《急性冠脉综合征诊断与管理临床新指南》。
2.非传统数据的创新应用
AI具有强大的数据处理和模式识别能力，能够在瞬间分析海量的临床数据，并从中发现人类医生可能忽略的微妙模式和关联。人工智能，尤其是机器学习和深度学习技术，为数据解读带来了全新的视角和解决方案。Wenzl教授也重点展示了AI对“非传统数据”的挖掘能力：
面部照片诊断冠心病：2020年发表在
EuropeanHeart Journal杂志的研究开发并验证了一种基于面部照片识别冠心病的深度学习算法。结果显示，基于面部照片的冠心病检测算法在验证组与测试组AUC值达0.757、0.730，准确度明显高于Diamond–Forrester模型和冠心病联盟临床评分。
语音分析诊断心衰/房颤：2021年发表在
Computer Speech Language的研究表明，AI通过提取语音信息中的特征并训练模型，可以区分健康人群与心衰患者；2022年发表在Journal ofCardiovascularElectrophysiology的研究开发了一个算法通过对声音特征分析可检测出心房颤动。
影像跨界诊断：2022年发表在
TheLancetDigitalHealth的研究开发了一种深度学习算法，该算法仅使用视网膜照片可以以较高的准确率检测。2020年发表在TheLancetDigitalHealth的研究开发了一种人工智能深度学习算法，可以通过视网膜图像检出慢性肾脏病。这两项研究展示了AI通过视网膜图像作为辅助工具在社区人群中筛查常见的慢性病如阿尔茨海默病、慢性肾病等的潜力。2025年最新研究[4]开发了一个基于视网膜图像的人工智能深度学习系统，该系统可检测出糖尿病肾病，并区分孤立性糖尿病肾病和非糖尿病肾病。
AI虽强，但不能“无脑用”！五大准则保障安全有效
尽管人工智能在临床数据解读方面展现出诸多优势，但要真正让AI广泛且安全地应用于临床实践，仍面临一系列严峻的挑战。AI的性能高度依赖于训练数据的质量和数量，医疗数据来源广泛、格式多样，且存在数据缺失、错误标注等问题，这对数据的预处理和清洗工作提出了极高的要求。同时，医疗数据包含患者大量的敏感隐私信息，如何在保障数据安全和患者隐私的前提下，实现数据的有效整合与利用，在实际应用中仍需要进一步完善和规范。
为避免AI应用盲目性，Wenzl教授引用了2023年在
EuropeanHeart Journal提出 的 “五大标准”：
1.充分样本量，覆盖多样临床场景与人群，避免偏倚；
2.严格多中心、跨时间外部验证，确保性能稳定；
3.数据与软件开放（隐私保护前提下），便于复现改进；
4.明确适用人群与临床任务，杜绝超范围应用；
5.详细披露数据来源、参数与指标，确保可追溯。
性能评估上，需与传统统计方法同等严谨，如诊断模型采用AUC、灵敏度、特异度等指标来评价模型应用效能；预后模型关注AUC、决策曲线；因果验证依赖RCT获取确切证据。针对“黑箱”问题，Wenzl教授类比“药物作用机制（MOA）”——如帕罗西汀、二甲双胍虽机制未明但疗效确切，AI模型可在“性能验证充分”前提下优先落地，同步推进可解释性研究。
AI是医生的助手，而非替代者
随着技术的不断进步和相关问题的逐步解决，人工智能在临床数据解读中的应用前景将更加广阔。AI将成为医疗领域不可或缺的一部分，与医生紧密合作，共同为患者提供更加精准、高效、个性化的医疗服务。Wenzl教授在演讲结尾提出三大“核心结论（Take Home Messages）”：
1.AI为个性化医疗提供巨大潜力；
2.AI评估需坚守科学标准，不因技术新颖降低要求；
3.未来AI将整合基因组学、微生物组等更多数据，拓展能力边界。
结语
AI擅长处理海量数据、发现隐藏模式，而医生则专注于患者沟通、综合判断与人文关怀。在医疗数字化转型浪潮中，AI并非替代医生，而是成为“智能助手”——以数据处理优势弥补人工解读局限，以精准预测支撑临床决策。在精准医疗的时代，人机协作才是最优解。
正如Wenzl教授所言，AI不是未来，而是当下。唯有以科学准则规范应用、以跨学科协作突破瓶颈，才能让其真正服务于患者，推动心血管领域精准医疗迈向新高度。
专家简介
参考文献：
[1]Krenn, M., Buffoni, L., Coutinho, B. et al. Forecasting the future of artificial intelligence with machine learning-based link prediction in an exponentially growing knowledge network. Nat Mach Intell (2023).
[2]Lancet. 2022 Sep 3;400(10354):744-756.
[3]Wenzl FA et al. Lancet Digit Health 2025. In print
[4]Lancet Digit Health. 2025 May;7(5):100868.
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责任编辑：银子
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