AI赋能泛血管疾病全链条精准防治,开启医疗新纪元
在医疗科技浪潮奔涌向前的今天,人工智能正以不可阻挡之势,重塑医疗行业的各个领域。其中,心脑血管疾病作为威胁人类健康的“头号杀手”,其精准防治一直是医学领域的重点与难点。
正在向世界一流医院奋进的浙江大学医学院附属第二医院,在这一领域实现了突破性进展——由中国科学院院士、浙大二院院长王建安领衔,依托经血管植入器械全国重点实验室,成功打造出“全血管数字人”技术体系。
这一创新技术借助AI的强大算力与数据分析能力,为全身泛血管疾病的精准诊治开辟了全新路径,从疾病早筛、术前规划,到术中指导、术后追踪,构建起了一条完整的智慧医疗闭环链。“当然,我们的‘全血管数字人’还不够完美,‘AI+医疗’的探索始终在路上。”王建安院士表示。
“全血管数字人”
不只是虚拟模型
更是精准医疗的
“智慧大脑”
提及“全血管数字人”,很多人会将其简单理解为人体血管的虚拟影像。但在王建安院士看来,它早已超越“模型”的范畴,成为辅助医生开展精准诊疗的“智慧大脑”。
“全血管数字人”并非凭空构建,而是基于海量真实人体血管数据,通过数字孪生技术,1∶1还原人体血管系统结构与功能的完整映射。这些数据涵盖了不同年龄、性别、体质人群的血管形态、血流动力学特征、病变发展规律等多维度信息,经过AI算法的深度学习与优化,最终生成三维透明的动态虚拟影像。医生通过这个“数字替身”,可以不受生理结构限制,从任意角度、任意层面观察血管的细微变化,甚至能“穿透”血管壁,清晰地看到斑块的性质、位置以及对血流的影响,而这些都是传统影像学检查难以实现的。
更重要的是,“全血管数字人”具备强大的AI分析能力。它能捕捉到肉眼无法识别的病变特征,比如血管壁的早期硬化信号、血流速度的细微异常等,帮助医生在疾病萌芽阶段就能做出精准判断。同时,结合过往海量的临床病例数据,AI还能为不同患者“量身定制”诊疗方案,并预判治疗效果与潜在风险,让精准医疗从“经验驱动”真正转向“数据驱动”。
这项技术尤其适用于疑难危重病例,对于复杂血管病变的手术方案制订、并发症预测等难题,“全血管数字人”能凭借其动态模拟与智能分析能力,为医生提供关键决策支持,大幅提升诊疗的安全性与有效性。
心脏瓣膜病诊疗:从早筛到手术规划再到随访
“AI+数字人”全程护航
心脏瓣膜病是临床常见的心血管疾病,传统诊疗模式高度依赖医生经验,从早期诊断到术后管理都存在诸多痛点。而“全血管数字人”的出现,正逐步破解这些难题,为心脏瓣膜病患者带来福音。
过去,医生依靠心脏彩超、心电图诊断心脏瓣膜病,对于早期轻症患者,很容易出现漏诊或误诊。如今,AI与“全血管数字人”的紧密结合,彻底改变了这一局面。AI能够整合心电图、胸部CT、X片等常规影像学数据,对照“全血管数字人”中存储的瓣膜病变特征库,自动识别高危患者。数据显示,AI结合心电图识别心脏瓣膜病高危人群的准确率已达80%以上,若结合胸部CT或X片,准确率更是提升至90%以上,为疾病早筛提供了强有力的技术支撑。
对于已确诊的患者,“全血管数字人”在术前规划阶段发挥着不可替代的作用。AI会对患者心脏瓣膜及周边血管结构进行智能分割,在数字模型中精准标记出瓣膜钙化程度、瓣口狭窄范围以及周边重要血管、神经的位置,构建出完整的“手术地图”。随后,结合血流动力学模拟技术,AI能在“数字人”身上预演整个瓣膜植入过程,模拟不同尺寸瓣膜的放置效果,分析手术可能对血流产生的影响。
以前,一台心脏瓣膜手术的术前评估,需要医生手动重建心脏CT影像,分析半小时到一个小时才能完成。在手术量庞大的三甲医院,这无疑加重了医生的工作负担。而现在,AI通过“全血管数字人”进行术前模拟,不仅能将评估时间大幅缩短,其方案模拟准确率更是达到97%以上,与资深专家的判断高度吻合。医生只需根据AI提供的模拟结果,就能从多个备选方案中选出最适合患者的“最优解”,让手术规划更精准、更高效。
术后管理同样是心脏瓣膜病诊疗的关键环节。患者术后易出现心律失常等并发症,传统随访模式需要患者定期往返医院复查,不仅耗时费力,还可能因未能及时监测到异常而延误治疗。对此,浙大二院心血管内科推出了AI可穿戴监测设备,与“全血管数字人”形成联动。患者出院后佩戴设备,就能实时监测心率、心电图等指标,数据会同步传输至“全血管数字人”系统。一旦出现异常,AI会立即发出预警,医生可远程为患者进行诊断,指导后续治疗。
“曾有一位外省患者,术后出现胸闷症状,可穿戴设备监测到其心电图异常后,我们通过‘全血管数字人’系统远程分析,判断可能是急性心肌梗死,立即建议他就近就医,最终成功挽救了他的生命。”浙大二院心血管内科朱齐丰副主任医师介绍,得益于居家监测模式,约85%的患者术后无需长期住院,平均住院日显著缩短,医疗资源也得到了更合理的利用。同时,AI智能体还能结合“全血管数字人”中的患者病历数据,实时解答术后患者的疑问,开启了心脏瓣膜病术后随访管理的新模式。
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