论文标题：Artificial Intelligence in Adult Cardiovascular Medicine and Surgery: Real-World Deployments and Outcomes

论文链接：https://www.mdpi.com/2075-4426/16/2/69

期刊名： Journal of Personalized Medicine

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/jpm

图形摘要

一、引言

成人心血管医学与外科正处于精准化转型的关键阶段。长期以来，临床所依赖的EuroSCORE II和STS等传统风险评估工具，主要基于静态、群体水平的回顾性数据。这种模式在面对高度异质性的个体患者时，难以进行动态、实时的个体化风险评估。随着多模态医疗数据的积累，人工智能（AI）凭借非线性特征提取能力，开始逐步应用于围手术期临床管线。本综述旨在系统性梳理AI在心血管围手术期全生命周期的真实世界部署现状，探讨其在提升心血管医疗精准度与个体化护理方面的临床价值。

二、方法

本研究采用了循证医学文献检索策略，广泛收集了近年来关于AI在成人心脏外科及心血管医学中实际部署的临床研究。研究重点筛选了那些不仅包含算法开发，且报告了真实世界临床预后与终点事件（如死亡率、并发症发生率、住院时长）的文献。

通过对入选文献的多维解构，研究团队将AI的应用场景精确划分为术前诊断与风险分层、术中决策辅助与机器人手术、以及术后重症监护与远程全周期管理三大范畴。这种系统性的梳理，旨在全面评估AI在真实临床场景中的有效性、安全性以及泛化表现。

三、术前诊断、风险分层与智能化手术规划

在术前阶段，AI在结构性心脏病与主动脉疾病的早期自动化筛查中展现出应用价值。深度学习模型能够自动分割CT及MRI影像，并对超声心动图进行多帧视频级分析，提升了微小病变或隐匿性主动脉瘤的检出率。在风险预测方面，机器学习模型通过整合患者的动态实验室指标与多维合并症，实现了定制化的术后并发症风险分层。此外，基于AI的解剖结构重建技术能够还原患者的心脏解剖特征，允许外科医生在术前对复杂手术进行模拟演练，从而优化了手术器械的选择。

四、术中实时辅助与机器人手术应用

在手术室环境中，基于计算机视觉的AI系统能够实时识别关键解剖结构并提供动态边界警示，辅助外科医生预防误切或意外组织损伤。同时，在机器人辅助手术中，AI滤波与运动补偿算法能够过滤术者的微小震颤，使狭窄腔体内的操作精度达到微米级。尤为显著的成果是AI在血流动力学管理中的实时部署。例如，“低血压预测指数（HPI）”等波形分析软件通过持续监测动脉波形，在血压发生实质性下降前发出预警，真实世界数据显示该技术能有效缩短术中低血压的持续时间。

五、术后重症监护与出院后全周期管理

在术后重症监护（ICU）阶段，基于机器学习的多参数早期预警系统（EWS）能够发挥关键作用。该系统可在临床症状恶化前数小时，提前预警术后急性肾损伤（AKI）、低心排血量综合征（LCOS）及脓毒症的发生，为临床早期干预争取了治疗窗口。此外，AI驱动的闭环控制系统也已进入临床应用，能够根据患者的实时生理反馈，自动调节血管活性药物的输注速度和机械通气参数。在患者出院后，结合可穿戴设备与智能App的AI管理系统则能持续监测隐匿性心律失常，实现了由医院延展至家庭的院外个体化管理。

六、展望：技术瓶颈、临床挑战与个体化医疗发展趋势

尽管AI在真实世界部署中展现出明确的临床潜力，但本综述同样指出了当前面临的严峻技术瓶颈与临床挑战。首先，目前绝大多数临床证据仍来源于回顾性设计或单中心研究，缺乏多中心、大样本前瞻性随机对照试验（RCT）的有力支撑。其次，AI模型的训练高度依赖高质量、异质性的数据集，由于缺乏行业标准化，导致算法在不同医疗机构间的泛化能力较差。再者，深度学习模型的不可解释性（即“黑箱问题”）以及复杂的法律合规障碍，在一定程度上限制了临床医生在核心医疗决策中对AI系统的完全信任。

然而，这些挑战也指明了未来心血管医学向极致个体化医疗发展的方向。未来该领域的核心驱动力将聚焦于多模态大模型（Multimodal Foundation Models）的深度融合。AI系统将不仅处理单一的电生理或影像数据，而是能将患者的基因组学、电子病历文本、实时生理波形进行全方位整合。随着高精度数字孪生技术的落地，临床将实现术前对患者个体手术路径与血流动力学演变的精确模拟。人工智能与心血管外科的深度结合，将推动临床走向精准化、预测性和高度定制化的医疗新时代。

引用格式：

Magouliotis, D.E.; Sicouri, N.; Ramlawi, L.; Baudo, M.; Androutsopoulou, V.; Sicouri, S. Artificial Intelligence in Adult Cardiovascular Medicine and Surgery: Real-World Deployments and Outcomes. J. Pers. Med. 2026, 16, 69. https://doi.org/10.3390/jpm16020069

期刊介绍

主编：Prof. Dr. Kenneth P.H. Pritzker, University of Toronto, Canada

JPM期刊致力于整合个性化医学的各个方面，推动该领域的研究与实践。期刊涵盖创新的临床前与转化科学研究、技术进展及临床应用，发表研究论文、综述、评论和通讯等多种类型文章，强调详实的实验与理论成果，注重研究可重复性。旨在搭建一个跨学科交流平台，汇聚学术研究者、临床医生、生物技术与制药企业、诊断专家、医疗从业者、伦理与监管机构以及政府部门，共同促进个性化医学的发展。

2025 CiteScore：7.2

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