综述：心血管信息与健康工程医学

本综述创新性地提出心血管信息与健康工程医学（CVIHEM）这一新兴交叉学科框架，旨在通过工程医学（EngMed）理念，系统获取、分析并转化多维血管数据（如影像、传感、功能等），以应对心血管疾病（CVDs）预防、诊断和治疗中的未满足临床需求。文章详细阐述了CVIHEM的四阶段工作流程（数据采集、分析建模、临床转化、反馈优化），并探讨了人工智能（AI）、纳米技术、数字孪生等前沿技术在血管健康管理中的应用潜力与挑战，为血管健康管理和CVDs精准防治提供了创新性解决方案。

　　

心血管疾病（CVDs）是全球范围内导致死亡和残疾的主要原因，构成了巨大的健康和经济负担。面对人口老龄化和持续存在的风险因素，这一负担预计将进一步加重。尽管医学研究取得了显著进展，但在CVDs的管理中仍存在诸多未满足的临床需求，例如预测和早期诊断的敏感性与准确性不足，以及将基础研究发现转化为有效靶向治疗策略的困难。

血管老化与心血管疾病

血管健康与CVDs密切相关。血管网络是一个由动脉、毛细血管、静脉和淋巴管组成的复杂系统，在维持全身稳态中发挥着核心作用。血管老化是理解CVDs发生发展的关键因素。超过3个世纪前，托马斯·西德纳姆就曾指出“一个人的动脉有多老，他就有多老”，这暗示了血管状况而非实际年龄对整体健康的深远影响。血管老化涉及复杂的细胞和分子机制，其导致的功能失调是多种年龄相关病变（包括CVDs）的重要基础。与chronological age（时序年龄）不同，血管年龄（vascular age）可受生活方式和健康指标等多种因素影响，并可通过一系列生物标志物进行估算。

工程医学：获取与转化血管信息的强大工具

为了缓解CVDs负担，将医疗保健的重点从晚期治疗转向早期预防和干预策略至关重要。血管老化过程中伴随的复杂代谢和血流动力学改变，破坏了心血管稳态，并提供了丰富的潜在生物标志物用于CVDs的早期预测。然而，当前的临床方法往往难以捕获足够的血管信息或将其有效转化为改进的诊断和治疗。在此背景下，工程医学（Engineering Medicine, EngMed）这一新兴科学范式显示出巨大的潜力。EngMed通过跨学科整合，利用创新的生物医学工程工具和方法解决临床挑战，促进疾病诊断和治疗模式的持续改进。

心血管信息与健康工程医学（CVIHEM）

将EngMed应用于血管健康领域，催生了一个新的科学框架——心血管信息与健康工程医学（Cardiovascular Information and Health Engineering Medicine, CVIHEM）。CVIHEM是一个致力于系统获取、分析和转化多维血管数据（如影像学、传感、功能数据）为可操作临床策略的跨学科领域。其理论边界由三个核心支柱定义：医学知识（血管病理生理学）、工程方法（纳米器件、计算建模）和健康信息学（数据集成）的融合；一个闭环信息转化机制；以及对血管健康的独特关注。

CVIHEM的实施路径包含一个四阶段的工作流程，每个阶段都由EngMed技术赋能：

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  阶段1：全面血管数据采集（输入层）：系统收集高维纵向数据，通过先进成像（如ferumoxytol增强全身磁共振血管成像WB-MRA）、血管功能监测（如可穿戴设备连续监测脉搏波速度PWV、血流介导的血管舒张FMD）、离体诊断（如纳米材料增强的生物传感器检测生物标志物）等相关模式，全面表征个体的血管及相关系统。
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  阶段2：集成分析与预测建模（处理核心）：主要利用人工智能（AI）技术，将阶段1的原始多维数据转化为可操作的见解和预测模型。关键技术包括统一融合（整合多模态数据）、可解释建模（使模型推理与生理学对齐）和数字孪生（创建患者特异性血管系统虚拟副本进行模拟和预测）。
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  阶段3：向临床和健康应用转化（输出层）：应用阶段2产生的见解和模型来解决未满足的临床需求。例如，AI驱动的决策支持（用于风险预测、治疗规划）、纳米治疗（用于靶向药物递送）、纳米诊疗（集成诊断和治疗功能）以及血管组织工程。
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  阶段4：临床反馈与模型优化（学习循环）：将阶段3干预措施产生的真实世界结果捕获并反馈回系统，迭代地重新训练和优化前面阶段的策略和模型，从而使CVIHEM框架成为一个循环的、学习导向的系统。

CVIHEM框架下的技术创新与挑战

CVIHEM框架的每个阶段都涉及一系列前沿技术，它们各自具有优势，也面临挑战和未来发展方向。

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  在数据采集阶段，ferumoxytol增强WB-MRA可实现高效、低剂量全身血管成像，但面临成像伪影、亚体素血管检测和动静脉同步等挑战，未来需AI驱动算法和计算建模来改进。AI增强的多模态成像能提升CVD预测和诊断，但存在技术复杂性、模态异质性和部分模态缺失等问题，需标准化数据集和先进算法（如生成对抗网络GANs）来解决。纳米材料靶向成像能提高对特定血管病变（如易损斑块）的成像特异性和深度，但面临纳米材料共有的挑战，如靶向效率低、潜在毒性和合成复杂性。可穿戴血管功能监测允许连续、无创的生物信号监测，但临床可靠性有限且易受运动伪影影响，需先进的柔性生物传感器材料和深度学习降噪。纳米材料离体诊断能增强生物标志物检测灵敏度，但需克服复杂生物基质中的背景噪声和临床整合障碍。
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  在分析建模阶段，统一融合技术能将多模态数据对齐到统一表示空间，但可能产生幻觉结构且泛化能力有限，未来需融入物理信息先验。可解释建模旨在使模型推理透明且符合生理学，但生理/形态学基础可能较弱，需发展本质可解释的概念模型。数字孪生能模拟患者特异性血流动力学，但存在实时延迟问题，需快速-慢速替代模型和在线同化技术。
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  在临床转化阶段，AI驱动决策策略能实现精准诊断和个性化治疗规划，但面临跨路径整合复杂、模型可解释性有限以及真实世界反馈循环不完整等挑战。纳米治疗和纳米诊疗为靶向治疗和诊疗一体化提供了革命性范式，但也面临纳米材料共性挑战以及成像-治疗不匹配、制造复杂等独特障碍。
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  常见问题：纳米材料普遍存在靶向效率、毒性风险和可扩展性等问题；AI模型则存在跨设备/人群/中心性能衰减、部署不稳定和临床验证周期长等挑战。解决这些挑战需要跨学科的持续努力和创新。

CVIHEM的独特性与发展路径

CVIHEM的独特性在于其通过血管网络中心的框架，协同整合多模态技术，形成一个从数据采集到临床应用的端到端转化闭环。相较于侧重于基因组学的精准医学、提供解剖 snapshots 的医学成像、专注于虚拟模拟的心血管数字孪生或仅监测基本生命体征的当前可穿戴设备，CVIHEM通过工程-医学的深度融合，实现了对血管动态的连续建模、预测性治疗优化和个性化健康管理。

CVIHEM的技术发展路径将分阶段推进：短期聚焦于解决血管数据采集的核心限制，如改进成像算法、标准化多模态数据集、开发柔性生物传感器；中期致力于提升集成模型的鲁棒性和临床适用性，如引入物理信息先验、优化数字孪生实时性、验证纳米治疗策略；长期目标则是建立一个闭环的血管健康生态系统，包括联邦学习架构实现跨机构互操作、解决纳米材料毒性问题，并最终将CVIHEM范式发展为标准化的、预防导向的统一框架。

结论

总之，心血管信息与健康工程医学（CVIHEM）为血管信息的精确获取、整合、处理和高效利用提供了一个实用的解决方案。通过利用这一创新框架及其先进技术，CVIHEM有望开发出用于临床的新型材料、制剂、设备和智能系统。凭借其在增强预防、诊断、治疗和康复策略方面的巨大潜力，CVIHEM致力于拓展临床医学的能力，并推动血管健康领域的发展。