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请勿向非医疗卫生专业人士发放
人工智能(AI)的浪潮正以前所未有的磅礴之势,探入人类认知与实践的疆域,穿透科技与工业的壁垒,深入关乎人类生命的医学核心领域。即将启幕的ESC 2025大会,其议程设置本身,便是这场深刻变革最敏锐的风向标——AI的印记已深深镌刻其中。POCKETIN 特此聚焦ESC 2025日程,探寻与AI紧密相连的议题,为您勾勒AI在心血管领域发展的壮阔图景,解码AI驱动下心血管医学的未来脉搏。
01
从Pubmed发文量
初窥AI发展态势
在深入ESC 2025日程之前,PubMed的AI相关文献发表趋势已为我们勾勒出清晰的演进轨迹。2000–2018年间,相关年度发文量虽存在波动,但始终维持于低位平台期。这一态势在2019年发生根本性转变:AI研究发布启动爆发式增长,并持续保持陡峭的上升斜率。至2024年,全年发文量已跃升至31,274篇,奠定新的里程碑;而2025年仅前8个月(截至8月6日),发文量已逼近26,000篇,全年总量有望再创新高(图1)。
图1. 2000年以来Pubmed每年AI相关文献发表数量
02
从ESC 2025 AI相关日程
浅探热门研究方向
ESC 2025日程中AI(Artificial Intelligence)相关日程超300项;在其备受关注的最新科学(LBS)系列中就特别设立了3个AI专场。
01
“最新临床试验:心脏病学中的人工智能”专场
Heart failure management with AI: the ASSIST-HF SIRIO trial
AI辅助的心力衰竭管理:ASSIST-HF SIRIO试验
TRICORDER: Triple Cardiovascular Disease Detection with an Artificial Intelligence-enabled Stethoscope: A Cluster Randomised Controlled Trial and Implementation Study
TRICORDER研究:基于AI听诊器的三重心血管疾病检测——一项整群随机对照试验及实施研究
FIND-AF: Machine learning guided atrial fibrillation screening
FIND-AF研究:机器学习指导的心房颤动筛查
AI-Gatekeeper: a randomized controlled trial of AI-based screening vs. usual care for suspected coronary artery disease
AI-Gatekeeper研究:基于AI的筛查 vs. 常规诊疗用于可疑冠心病患者的随机对照试验
02
“最新临床科学:心血管影像学与人工智能”专场
Fused Echocardiographic and Clinical Deep Learning model for Cardiac Amyloidosis Detection
融合超声心动图与临床的深度学习模型用于心脏淀粉样变性检测
AI-enabled nationwide opportunistic screening of non-contrast chest CT for death and cardiovascular outcomes
AI赋能的全国性胸部平扫CT机会性筛查用于死亡及心血管结局预测
Second-line testing in patients with stenosis on CCTA
冠状动脉CT血管造影(CCTA)检出狭窄患者的二线检查方案
Culprit Lesion and hemorrhagic STEMI
罪犯病变与出血性ST段抬高型心肌梗死(STEMI)
03
“最新临床科学:人工智能驱动的心血管生物标志物与临床决策”专场
PECTUS-AI: AI-based identification of high-risk plaques
PECTUS-AI:基于AI的高危斑块识别
Feasible machine learning for non-ST-segment myocardial infarction
可行的非ST段抬高型心肌梗死机器学习
Prognostic value of AI-QCT vs standard CT reads
AI-QCT分析与传统标准CT判读的预后价值对比
Graph Neural Network Automation of Anticoagulation Decision-Making
图神经网络驱动的抗凝治疗决策自动化系统
统观ESC 2025的AI相关日程可以看出:
● 核心热点:心电图(ECG)智能分析是AI应用的核心领域之一,作为基础工具用于多个子领域,如心律失常和心力衰竭风险的预测等,这反映了AI在ECG领域应用中良好的成熟度。AI研究涉及的主要方向包括疾病诊断和预后预测、影像学分析、危险分层和治疗优化等。
●疾病焦点:AI应用的热门疾病领域主要包括冠心病、心力衰竭、心律失常、心肌病和心脏肿瘤等。
●新兴趋势:(1)跨领域整合:AI整合多模态数据(如ECG、影像学与电子健康记录),用于精准风险预测。(2)临床转化:聚焦AI实时应用,如床旁决策支持、可穿戴设备监测等,强调从研究向临床实践的过渡。(3)热门技术:机器学习(尤其是深度学习)为主导,大语言模型(LLM)在疾病管理、影像解读等领域作用也在凸显。
03
ESC 2025 AI领域中国之声
来自中国医学科学院阜外医院、北京大学人民医院、上海交通大学、南京医科大学第一附属医院、四川大学华西医院、山东大学齐鲁医院等机构的研究团队携近20项AI领域研究登陆ESC 2025。研究主要聚焦冠心病、心房颤动、瓣膜病、肺动脉高压等疾病类型,贯穿疾病筛查、诊断、手术规划、预后评估和长期管理全流程。
另外值得关注的是,华为健康(Huawei Health)将分别于8月29日和9月1日召开两场卫星会,将带来华为心脏研究和利物浦-华为卒中研究结果,并介绍新型可穿戴设备、健康及疾病管理的新方法和策略等,值得期待。主要日程包括:
Utilising multi-modal wearable data for coronary heart disease screening: a novel approach to early detection and management
利用多模式可穿戴数据进行冠心病筛查:一种早期检测和管理的新方法
Co-creating motivation: participatory strategies to engage patients in using health apps and wearables
共创动机:促进患者使用健康应用与可穿戴设备的参与式策略
A holistic or integrated care approach to atrial fibrillation management: what the guidelines say
房颤管理的整体或综合管理方法:指南如此说
How do digital health technologies reshape cardiovascular care? Insights from Huawei heart study (2019-2025)
数字健康技术如何重塑心血管护理?华为心脏研究洞察(2019-2025)
Detection of atrial fibrillation in a post-stroke population using smart wearables: the Liverpool - Huawei stroke Study
使用智能可穿戴设备检测卒中后人群的房颤:利物浦-华为卒中研究
Wearable wrist-cuff oscillometric watch-type blood pressure monitors: A new class of devices ready for clinical use
可穿戴腕带示波手表式血压监测仪:一种可供临床使用的新型设备
无论是由研究者或企业主导的AI技术在心血管领域的应用研发,目前都在如火如荼地开展。期待随着AI在心血管领域的研究深入和实践优化,我们最终能够构建覆盖全生命周期的智能心血管健康管理体系,实现从“疾病应对”向“主动健康干预”的诊疗模式转变,推动心血管疾病防治体系的全面升级。
参考文献:
1.https://esc365.escardio.org/ESC-Congress.
2.https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/.
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编辑:Hannah
审校: Sissy
排版:9.o_0
*本文不构成任何诊疗相关意见和建议,仅供医疗人员参考学习
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