人工智能时代心血管研究的范式变革：重新定义基础研究与临床实践的融合路径

　　本期推荐：面对心血管基础研究与临床实践日益加深的鸿沟，欧洲心脏病学会（ESC）专家Cinzia Perrino教授在2025年巴黎春季峰会上深入探讨人工智能（AI）如何重塑心血管医学研究范式。研究指出AI能够通过多组学整合与大数据分析推动精准医疗发展，但需警惕算法偏见与数据质量风险。该研究为心血管专业人员提供了人机协同的战略方向，相关成果发表于European Heart Journal。

　　

随着人工智能技术的爆发式发展，心血管医学研究正面临前所未有的范式重构。欧洲心脏病学会（ESC）近期在巴黎举办的2025年春季峰会与心血管圆桌会议上，意大利费德里科二世大学心脏病学教授Cinzia Perrino指出：当前心血管基础研究正处于艰难时期，临床研究与基础研究人才之间的专业鸿沟日益显著，其根本原因在于跨学科教育的缺失。这种分裂态势不仅阻碍了科学发现向临床实践的转化，更使得心血管疾病防治面临创新瓶颈。

在这一背景下，人工智能展现出双重特性：既可能成为弥合临床与基础研究隔阂的桥梁，也存在加剧分野的风险。2024年诺贝尔化学奖授予利用AI破解蛋白质结构难题的研究团队，凸显了AI在加速科学发现方面的巨大潜力——科学家耗费50年未能解决的难题，AI仅用两年时间就通过分析现有数据生成新信息得以突破。然而Perrino教授强调，AI在心血管领域的应用远非简单的技术替代，而是需要构建人机协同的新型研究生态系统。

为深入探索AI对心血管研究的影响，Perrino教授团队基于ESC2017年声明中提出的两种研究范式——假设驱动研究（hypothesis-driven research）与无偏大数据研究（unbiased big data-based approach）——开展了系统性分析。研究团队通过意大利围产期心肌病（peripartum cardiomyopathy）患者注册队列获取样本，采用多组学整合（multiomics integration）与AI算法相结合的研究策略，展示了新一代心血管研究的实现路径。

关键技术方法包括：利用半自主自动化实验室（semi-autonomous self-driving laboratories）进行高通量实验；开发生成式AI数字孪生（generative AI digital twins）替代部分人工操作；应用能够自主完成假设生成、基金申请、实验执行、数据分析和论文撰写的“AI科学家”系统。研究特别关注了从日本兴起的全流程AI研究平台，该平台甚至能够参与同行评审，有预测认为到2050年AI科学家可能凭借突破性发现获得诺贝尔奖。

研究结果方面，Perrino教授团队从多个维度揭示了AI对心血管研究的影响：

AI在基础研究各阶段的应用潜力

研究表明AI已成为贯穿研究全流程的工具：从假设生成、实验设计到数据分析和成果转化。特别是在心脏肥大（cardiac hypertrophy）、心力衰竭（heart failure）、缺血再灌注损伤（ischaemia-reperfusion injury）和肠-心相互作用（gut-heart interactions）等Perrino教授专注的研究领域，AI显著提升了研究效率和精度。

人机协同的新型研究范式

针对“AI是否会取代研究人员”的担忧，研究引用放射学领域的评论指出：“AI不会取代基础科学，但会取代不使用AI的基础科学家”。数据分析表明，整合人类专业知识与AI能力可以显著改善科研产出，使其更快速、更精确。这种协同模式已成为当前最优策略。

AI的技术局限性与伦理挑战

尽管AI擅长模式识别，但人类科学家在机制揭示方面仍不可替代。研究强调需要将AI视为医疗设备（medical device），必须通过真实世界实验验证结果，避免错误发现，确保可预测性和临床转化（clinical translation）。同时还需考虑监管审批、伦理规范（ethics）和科学完整性（scientific integrity）的维护。

专业教育体系的适应性变革

ESC正在推动适当的培训计划，使专业人员能够在AI驱动的研究环境中保持领先。研究表明需要将AI素养（AI literacy）纳入课程体系，让医学人员理解AI的能力与局限。意大利的15所医学技术大学已经开始改革，费德里科二世大学的学生在生物医学工程（biomedical engineering）早期培养后，今年已开始心脏病学教育与培训。

研究结论指出，AI在基础科学中是强大的工具，能够解锁以往无法实现的科学发现，但绝不能替代人类的好奇心、创造力和分析判断力。当前的发展方向是人机协同（human-AI synergy）而非替代。AI的成功不仅取决于技术发展，还取决于专业人员的接受与采用程度，以及患者的信任度。

这项发表于European Heart Journal的研究具有重要意义：首先为心血管研究社区提供了AI时代的战略路线图，其次明确了跨学科教育改革的紧迫性，最后为政策制定者提供了监管与伦理框架的建设依据。随着新一代兼具生物医学工程专业知识的医学博士（MDs）走向前沿，心血管医学有望迎来真正意义上的精准医疗（precision healthcare）时代。