心脏病学的突破：人工智能可彻底改变心脏病治疗方法

人工智能可以彻底改变心脏病发作的治疗方式。苏黎世大学和几个欧洲合作机构的研究人员在《柳叶刀数字健康》（The Lancet Digital Health）杂志上发表了一个新的人工智能模型，该模型对急性冠状动脉综合征（ACS）患者的风险和治疗结果的预测远比以前的方法准确。急性冠脉综合征是一种影响冠状动脉的循环系统疾病，会显著增加心脏病发作的风险。

GRACE 3.0 模型基于十个欧洲国家 60 多万名患者的健康数据，并应用了 XGBoost 和 Rboost 等机器学习技术来检测临床数据中的复杂模式。与依赖于旧数据集和线性模型的传统 GRACE 2.0 评分不同，新版本是专为非 ST 段抬高型心肌梗死（NSTEMI）患者开发的，而非 ST 段抬高型心肌梗死是最常见的心脏病发作类型。

人工智能驱动的模型取得了令人印象深刻的结果。院内死亡率模型（预测患者是否会在住院期间死亡）的AUC达到0.90，明显优于之前的评分系统。对一年死亡率的预测也更加准确，随时间变化的AUC为0.84。

心肌梗死的个体化治疗策略

GRACE 3.0 的第三个组成部分尤其具有突破性：个性化治疗预测。利用 R-Learner 算法，研究人员首次估算出患者个人从早期侵入性治疗（如心导管检查）中获益的程度。结果表明，只有一部分患者能从早期干预中获得显著收益，尤其是肾功能稳定、有明显缺血症状的年轻患者（多为女性）。

对其他患者群体来说，治疗几乎没有益处，甚至有负面影响。研究人员认为，这种见解可能会导致临床决策的转变：未来的治疗不应依赖于固定的风险阈值，而应更加重视个体的治疗效果。"苏黎世大学的研究团队强调说："基于人工智能的分析可以大大改善心脏病发作后的护理，并提高心血管的长期健康水平。

尽管该研究具有大量数据集、高模型质量和用户友好设计等优势，但作者也承认其存在一些局限性。这些数据仅来自欧洲，有关治疗效果的研究结果仍被认为是初步的，需要在未来的研究中进一步验证。但从长远来看，GRACE 3.0 有很大的潜力来制定未来的临床指南。