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77,004例心梗数据 + 5,548例AI验证：两项研究重塑预后管理逻辑
整理：易艾蓝
急性心肌梗死（AMI）的救治是一场与时间的赛跑。从院前急救到院内再灌注治疗，每一个环节的延误都可能直接影响患者的生存机会。然而，医疗资源的配置存在天然的“时间差”，周末与工作日、短期预后与长期风险，这些维度上的差异长期困扰着临床决策。周末入院是否真的意味着更高的死亡风险？传统的风险评分能否准确捕捉患者的长期预后？2026年欧洲心脏病学会（ESC）大会上发布的两项研究，分别从医疗资源配置效率和人工智能辅助决策两个角度，给出了值得关注的答案。
现场花絮：参会者与机器人互动
周末入院：30天死亡风险增加8%
周末效应，即周末入院患者预后更差的现象在心血管领域并非新话题，但既往研究在病例构成和风险调整方面存在争议。挪威科技大学St. Olavs医院的研究团队利用挪威心肌梗死注册登记系统（NORMI）的数据，对这一问题进行了迄今规模较大的全国性分析。
研究纳入2018年至2024年挪威全部急性心肌梗死住院患者共77,004例，总体未调整的30天死亡率为8.5%。多因素logistic回归分析显示，以工作日入院为参照，经年龄和性别校正后，周末入院与30天死亡率升高显著相关（OR=1.10，95%CI未报告，P<0.01）。进一步纳入心肌梗死类型（ST段抬高型心肌梗死，STEMI/非ST段抬高型心肌梗死，NSTEMI）进行校正后，效应值略有降低（OR=1.08，P=0.01）；继续调整既往心肌梗死史、糖尿病史及高血压史等临床危险因素后，结果维持不变（OR=1.08，P=0.01）。
图1 周末与工作日入院30天死亡率的调整比值比（OR）
研究还发现了一个有趣的细节：周一的门诊量平均比周二至周五高出12%。当将周一入院患者从分析中排除后，周末效应的OR值为1.07（P=0.03），提示“周一高峰”可能部分稀释了周末与工作日的差异。而在仅纳入STEMI患者的亚组分析中，周末入院的OR值升高至1.12（P=0.03），意味着ST段抬高型心肌梗死患者受周末效应的影响更为显著。
这一结果表明，即便经过了心肌梗死类型和多项临床危险因素的校正，周末入院与更高的30天死亡率之间的关联仍然存在（图2）。从临床实践角度看，这一发现提醒我们重新审视周末医疗资源配置的合理性，尤其是对于STEMI这类对时间高度敏感的急危重症。研究最后指出，进一步分析入院至治疗时间与预后的关联是下一步的研究方向。
图2 STEMI与非STEMI患者周末入院30天死亡风险的亚组分析
AIMI模型：AI赋能长期死亡风险预测
如果说周末效应研究关注的是“入院那一刻”的系统性问题，那么来自中国医学科学院阜外医院的研究团队则把目光投向了另一个维度：出院后的长期生存预测。
图3 讲者报告图
目前临床广泛使用的GRACE和TIMI风险评分在短期预后评估中表现良好，但对长期（1年、3年、5年）死亡风险的预测能力相对有限。研究团队利用人工智能（AI）技术，建立了名为AIMI的预测模型。
图4 现场报告图（为什么需要AIMI模型）
研究连续纳入4,825例发病24小时内接受急诊冠状动脉造影和经皮冠状动脉介入治疗（PCI）的AMI患者作为训练和测试集，另有723例患者用于外部验证。模型采用随机森林（RF）等5种机器学习算法，通过递归特征消除（RFE）筛选出15个预测变量。
图5 AIMI模型的C-index、AUC及与GRACE、TIMI评分的比较
内部验证结果表明，AIMI模型在区分度与风险分层方面均表现良好。
在区分度方面，模型C-index为0.81。在独立测试集中，AIMI模型对各随访时点死亡风险的预测AUC均高于GRACE及TIMI评分，尤其在1年、3年及5年的长期预测上优势更为显著。
在风险分层方面，依据模型预测概率将患者分为低、中、高三组后，Kaplan-Meier生存曲线显示三组间预后呈显著梯度差异（log-rank检验，均P<0.05）（图6），表明模型具有良好的风险鉴别能力。
图6 AIMI模型在内部验证和外部验证队列中的AUC及Brier评分
外部验证结果进一步支持AIMI模型的泛化能力与稳健性。在该验证队列中，模型预测住院期间、30天、半年、1年、2年及3年随访死亡风险的AUC分别为0.88、0.91、0.83、0.75、0.78及0.77。依据模型预测概率将患者划分为低、中、高三个风险组，Kaplan-Meier曲线显示三组间生存率的差异均有统计学意义（均P<0.05）（图7）。校准度方面，Brier评分在内部验证队列中均值为0.022，外部验证队列中为0.021，提示模型在个体水平上具有较好的预测效能。
图7 AIMI模型对低、中、高风险组患者的Kaplan-Meier生存曲线
结语
这两项研究从不同层面为急性心肌梗死预后管理提供了重要证据。挪威全国注册登记数据显示，即使校正了心肌梗死类型及主要临床危险因素，周末入院的30天死亡风险仍升高8%，提示医疗资源的非均衡配置可能对临床结局产生切实影响，优化周末诊疗流程与缩短再灌注时间应是系统性改进的方向。另一方面，AIMI模型证实了人工智能在长期风险预测方面的优势，其通过整合多维度变量，较传统评分体系展现出更优的风险分层效能，可为个体化出院后管理提供依据。未来研究应进一步探索二者的协同应用：借助AI模型有效筛选高危人群，同时针对该群体强化医疗资源保障，以实现从风险识别到干预策略的闭环管理。
参考文献：
[1].Halle K, Hagesaether N, Lehn H, et al. Increased 30-day mortality after weekend admission for acute myocardial infarction: results from the Norwegian Myocardial Infarction Registry. ESC Congress 2026.
[2].Xue L, Wang W, Zhao Q, et al.An Artificial Intelligence based model for predicting long-term all-cause mortality after acute Myocardial Infarction (the AIMI model). European Heart Journal - Digital Health. 2026.
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责任编辑：银子
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