GW-ICC/AHS.25 | AI 赋能心血管护理研究，共探临床实践新路径

北京协和医学院的梁涛教授以 “传统纪律与循证练习下指南的困境” 为主题，深入剖析了心衰患者限水限钠管理的争议性问题。她指出，限水限钠作为心衰护理的传统措施，虽在国内指南中仍有保留，但国际指南已悄然发生变化 —— 美国心脏病协会（AHA）自 2013 年起逐步删除相关表述，欧洲心脏病学会（ESC）和加拿大指南也先后跟进。

通过对指南演变的系统梳理，梁涛教授发现，限水限钠推荐的证据等级多为 C 级，主要基于专家共识或小样本研究，证据支持不足。多项临床研究结果显示，严格限水限钠并未降低慢性心衰患者的住院率和死亡率，反而会导致患者口渴难忍、营养不良，甚至可能诱发氮质血症和心肾综合征。

她提出，心衰管理需在循证证据与患者体验之间寻求平衡，思考限水限钠的适用人群、时机和剂量标准，尤其对于晚期心衰患者，应结合安宁疗护理念，优先保障患者的生活质量。同时，她呼吁护理研究者深入探索心肾综合征与治疗措施的关联，为临床决策提供更坚实的证据支持。

中山大学的郑馥丹教授团队聚焦 AI 技术在心血管领域的实践应用，分享了两大核心研究成果。其一为数字孪生 5G 心脏彩超机器人，该设备采用主从式架构，可实现远程精准采集心脏超声数据，有效解决基层超声医生缺口大、操作主观性强的问题。机器人通过关键点识别、深度感知等算法，能自主定位心脏位置，配合医生远程操控完成标准化采集，目前已在新疆等地医院开展临床试用。

其二是智能化穿戴式心电监测与预警系统，该系统以背心形式为载体，支持 12 导联心电采集，可实时监测 30 多种心血管疾病，针对心源性猝死和心衰恶化提供早期预警。系统通过降噪处理技术适配居家、运动等多场景，配套的 APP 可实现数据实时传输与分析，已完成 2000 多份高危人群的临床数据采集。

郑馥丹教授还介绍了 AI 在其他临床场景的应用，包括胃癌亚型诊断、儿童狼疮性肾炎分级、白内障手术晶状体推荐等，强调跨学科协作的重要性，提出需结合医学专家的临床需求、数据科学家的模型构建能力和工程师的落地技术，推动 AI 真正赋能精准医疗与基层医疗。

崔明月教授在汇报中，重点分享了中山大学计算机学院多个团队在多临床场景下的 AI 研究成果，同时阐述了智慧医疗的发展理念。在医学影像与病理诊断领域，团队基于病理图像实现了胃癌 EVV 亚型、原发性中枢神经系统淋巴瘤的诊断，以及儿童狼疮性肾炎的分级诊断与预后评估；借助超声图像完成婴幼儿胆道闭锁罕见病诊断并开发了相关 APP。

疫情初期，团队快速基于武汉的第一手 CT 影像开发在线新冠肺炎诊断系统，部署于超算平台供武汉医生远程使用，可实现病情分类与严重程度预警，有效缓解医疗资源压力。此外，还基于 MI 图像开展膀胱癌分级诊断（预测肌肉浸润情况）和肩袖撕裂诊断及严重程度评估，能自动生成 X 光影像的英文报告，后续计划适配中文诊断报告系统，同时完成胃肠镜、眼底、腹部等多部位、多病种医学影像的量化分割，辅助病灶诊断治疗，还涉及皮肤病、罕见病及肺部多病种的 AI 诊断。

在其他医疗 AI 应用方面，团队基于 ICU 感染性休克病人的 98 项关键生命体征数据，构建了死亡风险预测模型；针对白内障手术，推出国内首款适合中国人眼球的晶状体型号与度数推荐小程序，已在中大眼科中心等医院落地应用，替代了以往基于欧美人群数据的国外推荐平台。

中山大学的张美芬教授围绕 “AI 辅助心血管护理科研选题” 展开分享，为护理研究者提供了切实可行的思路。她强调，科研选题需立足临床需求，兼顾重要性与创新性，国家自然科学基金项目中，社区老年人心血管疾病数字管理、农村患者居家心脏康复等课题，都是 “顶天立地” 的典型案例。

张美芬教授指出，AI 可显著提升选题效率，通过大语言模型能快速梳理研究热点、识别研究缺口。她以冠心病患者健康行为干预和术中低体温管理为例，演示了如何借助 AI 生成初步研究方向，再结合临床实际和理论基础，凝练出具有创新性的课题。同时，她提醒研究者，AI 仅为辅助工具，无法替代人的科研思维，选题的核心仍需源于临床观察和文献积累，需合理运用 AI 工具提升选题的精准度和可行性。

北京协和医学院的朴美华教授分享了 “智能聊天机器人在护理场景中的创新应用与实践探索”，聚焦正常高值血压人群的运动习惯养成问题。她指出，随着患者住院周期缩短，居家照护需求激增，护士面临大量重复性咨询工作，智能聊天机器人的应用可有效缓解这一压力。

该聊天机器人基于 HAPA 理论和习惯形成理论，通过结构方程模型筛选出四条最佳行为路径，嵌入目标设定、反馈激励等行为干预技术。机器人以微信小程序为载体，结合华为智能手表的实时数据监测，为用户提供个性化运动提醒和激励反馈。小规模 RCT 研究显示，干预组患者的运动习惯强度、中高强度身体活动量均显著高于对照组，体重、体脂率等指标也得到改善。

朴美华教授介绍，目前团队正进行机器人的二次迭代，将 ChatGPT 升级为 DeepSeek 模型优化语言交互，并计划扩大研究人群至高血压患者，嵌入用药知识图谱和个性化运动处方，进一步验证其在心血管护理中的应用价值。她强调，智能工具的开发需紧密结合临床需求，通过循证设计提升实用性与可靠性，真正助力患者自我管理能力的提升。