综述：人工智能在心血管健康中的应用：洞察后COVID时代的公共卫生挑战

　　本综述深入探讨人工智能（AI）在心血管疾病（CVD）管理和后疫情时代公共卫生策略中的革新作用。通过机器学习（ML）和深度学习（DL）技术，AI赋能风险预测、生物标志物发现、影像诊断（如CT、MRI）及远程监护，有效应对COVID-19相关心肌损伤、血栓事件和长期心血管并发症，为精准医疗和资源优化提供数据驱动解决方案。

　　

Abstract

心血管疾病（CVDs）仍是全球发病率和死亡率的主要原因，糖尿病、高血压、肥胖和吸烟等风险因素加剧了这一挑战。COVID-19大流行凸显了病毒感染与心血管健康之间的深刻关联。研究表明，SARS-CoV-2可导致心肌损伤、内皮功能障碍、血栓形成和全身性炎症，加重CVD结局。长期COVID（Long COVID）亦与持续心血管并发症相关，如心肌炎、心律失常、血栓栓塞事件和加速的动脉粥样硬化。应对这些挑战需持续研究和公共卫生策略以减轻长期风险。人工智能（AI）正通过先进的机器学习（ML）和深度学习（DL）应用变革心血管医学和社区健康。AI增强风险预测、促进生物标志物发现，并改进影像技术（如超声心动图、CT和MRI），及时检测冠状动脉疾病和心肌损伤。AI驱动的远程监护和可穿戴设备支持实时心血管评估和个性化治疗。在公共卫生领域，AI优化疾病监测、流行病学建模和医疗资源分配。AI驱动的临床决策支持系统提升诊断准确性并促进健康公平，助力靶向干预。AI与心血管医学和公共健康的整合提供了数据驱动、高效且以患者为中心的解决方案，以缓解后COVID时代的心血管并发症。

Graphical Abstract

（图示内容描述：AI技术整合心血管风险预测、影像分析和公共卫生策略，应对COVID-19相关心肌损伤和长期并发症。）

人工智能（AI）技术正以前所未有的方式重塑心血管健康领域。心血管疾病（CVDs）作为全球健康的主要负担，其管理因COVID-19大流行而面临新挑战。SARS-CoV-2感染不仅直接引起心肌损伤、内皮功能障碍和血栓形成，还通过全身性炎症加剧现有CVD风险。长期COVID更带来持续性并发症，如心肌炎、心律失常和加速的动脉粥样硬化。

AI通过机器学习（ML）和深度学习（DL）算法提供突破性解决方案。在风险预测方面，AI模型整合多源数据（如临床指标、影像学和生物标志物），精准识别高危个体。影像诊断技术（如 echocardiography、CT 和 MRI）经AI增强后，可自动检测冠状动脉疾病和心肌微损伤，提升诊断效率与准确性。

远程监护和可穿戴设备借助AI实现实时数据采集与分析，支持个性化治疗和早期干预。在公共卫生层面，AI优化疾病 surveillance 和资源分配，尤其在 post-COVID 时代，助力应对心血管并发症的长期影响。AI驱动的决策支持系统不仅提高诊断精度，还促进健康公平，使靶向干预成为可能。

总之，AI的整合为心血管医学带来数据驱动、高效且以患者为中心的新范式，有效缓解后疫情时代的心血管健康挑战。