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“人工智能+”心血管专科建设：指标拆解与AI场景挖掘

关键词： 医疗AI

在“人工智能+”大环境下，如何将AI更好地应用于医疗质量的提升，是医院目前最关注的工作之一。其中，对照各专业质控指标加速专科能力提升，并利用AI将管理制度落地，是各家医院普遍探索的实践路径。我们根据《心血管系统疾病相关专业医疗质量控制指标（2021年版）》（以下简称《指标》）等政策文件，整理了心血管专科建设核心指标与质控要点，并梳理了AI具体应用场景，供医院读者朋友参考。

对照质控指标锚定诊疗核心

《指标》覆盖急性ST段抬高型心肌梗死（STEMI）、心房颤动、心力衰竭、高血压等11个亚专科及技术方向，共计84项指标，贯穿"评估-治疗-手术-随访"全诊疗周期，为心血管专科建设提供了标准化依据。

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急性期救治：争分夺秒抓关键节点

急性ST段抬高型心肌梗死等急症的救治核心在于"及时性"与"规范性"。《指标》明确要求，STEMI患者到院10分钟内完成12导联心电图检查、1小时内启动阿司匹林及P2Y12受体拮抗剂治疗，发病24小时内再灌注治疗率（PCI或静脉溶栓）需达标，其中直接PCI的DTD时间（到院至导丝通过靶血管）≤90分钟、静脉溶栓的DTN时间（到院至给药）≤30分钟。这些指标直接决定患者预后，要求医院建立快速分诊、多学科联动的急救机制。

慢病管理：精准评估+规范用药

对于心房颤动、心力衰竭、高血压等慢性病，《指标》聚焦"评估规范性"与"长期治疗依从性"。例如，非瓣膜性房颤患者需完成CHA2DS2-VASc血栓栓塞风险评估和HAS-BLED出血风险评估，出院时抗凝药物使用率需达标；心力衰竭患者入院24小时内需完成利钠肽检测，48小时内通过超声心动图评估心脏功能，出院时需规范使用ACEI/ARB/ARNI、β受体阻滞剂等基础药物；高血压患者需开展动态血压监测和心血管风险评估（心脏、肾脏、血管、眼底四项检查至少完成两项）。

手术/介入治疗：安全与质量并重

冠状动脉旁路移植术、瓣膜手术、冠心病介入治疗等技术的质控指标，涵盖手术成功率、并发症发生率、关键操作规范等维度。如冠状动脉旁路移植术需监测住院死亡率、胸骨深部感染发生率，术中乳内动脉血管桥使用率需符合规范；冠心病介入治疗要求术后即刻造影成功率（残余狭窄<20%且TIMI血流3级）、严重并发症发生率（急性心梗、支架内血栓等）等指标达标。

术后随访：闭环管理降复发风险

《指标》强调术后长期管理，要求心力衰竭、STEMI患者出院30天内随访率达标，STEMI患者30天非计划再入院率、心力衰竭患者30天再入院率需持续优化。随访不仅是症状监测，更要确保患者出院后药物治疗的依从性，及时调整治疗方案。

AI破局心血管专科诊疗痛点

面对心血管专科贯穿“评估-治疗-手术-随访”全周期的84项质控指标，仅依靠传统人工管理模式，将面临数据分散、时间敏感、流程复杂等多重挑战——急症救治的时间节点难精准把控、多系统数据整合效率低、质控指标监测滞后、院后管理闭环易断裂，这些痛点直接影响诊疗规范性与患者预后。随着人工智能技术与医疗行业的深度融合，尤其是政策层面的系统性规划，AI正成为破解这些难题、推动质控指标落地的核心力量，为心血管专科建设提供了规模化、精准化的解决方案。

近年来，国内外多项研究与政策文件已明确AI在心血管专科领域的应用价值，例如AI辅助质控、心电图分析、风险评估、院后管理等。此外，医疗AI厂商也在大模型技术飞速发展的大环境下，推出一系列智能工具，全方位赋能临床诊疗质量。

以惠每临床智能体平台（AgentStore）为例，在其300余个临床智能体中，针对心血管专科打造了22个专属应用，其设计逻辑与应用场景契合行业对AI赋能的核心需求，也为专科建设提供了可参考的实践路径。例如：“冠脉造影推荐治疗策略”能够根据患者冠脉造影结果和临床特征，为医生提供个性化的治疗方案建议，是13项冠状动脉旁路移植术相关指标的重要基础；“风湿性二尖瓣病变手术指征诊断”智能体能够帮助医生判断患者是否符合手术执政，并提供STS评分和Euroscore评分以辅助临床决策，直接影响二尖瓣手术相关指标；“高血压病治疗效果评估”智能体可通过多维度、多层次的评价体系，对高血压治疗的效果进行综合评估，并提供下一步诊疗建议。

此外，该平台深度集成临床决策支持系统（CDSS），供医生随时下载使用，大幅减少了部署成本和学习成本，让AI可以随时“上岗”。同时也让AI能力真正嵌入临床工作流，并形成管理闭环，持续提升临床专科能力，赋能医疗质量和安全。

资料参考：

[1]钱世超,杨亚卓,门佳坤,等.心血管疾病相关指南、共识和声明的质量评价[J].数理医药学杂志,2026,39(02):141-151.

[2]陈波,林肖健,张萍. 心电及影像大模型在心血管疾病中的应用与挑战[J]. 中华心血管病杂志,2026,54(02)：127-133.

[3]宋昊霖,夏云龙,杨乙珩.人工智能在心血管病介入治疗中的应用[J].中国介入心脏病学杂志,2025,33(06):334-338.

[4]褚丹奇,陈广智,杨钰荣.AI驱动的多模态心血管专科智慧服务实践与创新[J].中国卫生信息管理杂志,2026,23(01):8-15.