综述：人工智能在脑血管疾病管理中的应用：风险预测、诊断、治疗优化及临床转化的全面综述

《Vascular Health and Risk Management》：Artificial Intelligence in Cerebrovascular Disease Management: A Comprehensive Review of Risk Prediction, Diagnosis, Therapeutic Optimization, and Clinical Translation

人工智能在脑血管疾病管理中的应用进展、挑战与解决方案。

　　人工智能在脑血管疾病（CVDs）管理中的应用正以前所未有的速度发展，成为改善全球医疗负担的重要工具。脑血管疾病每年导致约650万人死亡，其中87%是由于缺血性卒中造成的。随着全球人口老龄化的加速，早期预警、精准诊断和高效管理成为当代影像学实践中的关键挑战。传统的诊断方法受限于医生间的判断差异、复杂影像数据的解读难度以及急性卒中治疗中的时间敏感性需求，往往难以满足临床快速决策的要求。例如，溶栓治疗中的“门到针时间”（DNT）合规率仍低于60%，这凸显了引入智能决策支持系统的重要性。

人工智能技术，特别是卷积神经网络（CNNs）和Transformer架构，已在医学影像分析中展现出巨大的潜力。自2016年ImageNet竞赛中CNN超越人类视觉识别能力以来，这些技术不断推动着脑血管疾病的诊断与治疗模式的革新。例如，通过从CT血管造影（CTA）中提取超过1200个高通量影像特征，放射组学（radiomics）技术实现了对颈动脉斑块脆弱性的客观量化分析。而联邦学习（federated learning）则在不共享数据的前提下，实现了多中心合作，提高了模型的泛化能力。此外，FDA认证的Viz LVO系统通过ResNet-3D架构在CTA影像中快速识别大血管闭塞（LVO），将检测时间从22分钟缩短至6分钟，从而为患者争取了宝贵的治疗窗口。

在临床实践中，人工智能不仅限于理论层面的验证，更在实际操作中展现出显著的价值。例如，RapidAI?平台通过分析CT灌注参数（如核心梗死体积和缺血半暗带范围），优化了血管内治疗的选择，提高了治疗决策的精准度。该平台在单中心研究中与专家诊断达成96.3%的一致率，而在23个不同机构的多中心验证中，一致性也达到了93.6%。这表明人工智能系统在不同医疗环境下具备较高的可靠性，为大规模临床应用奠定了基础。

然而，人工智能在脑血管疾病管理中的应用仍面临诸多挑战。首先是数据偏差问题，目前多数AI模型依赖单一中心的数据，这导致其在老年患者（>75岁）中的表现下降，AUC值减少0.08至0.12。其次是模型的可解释性不足，许多AI系统被视为“黑箱”，缺乏对决策过程的透明度，这影响了医生对AI结果的信任度。此外，人工智能在临床应用中还涉及法律风险，例如在误诊情况下，责任归属不明确，可能引发法律纠纷。同时，数据隐私保护也是一个重要议题，AI系统需要处理大量患者信息，如何确保数据安全成为技术实施中的关键问题。

为解决这些问题，本文提出了三种创新性的解决方案。第一，建立“数据-模型-临床”闭环系统，通过实时数据反馈机制优化模型性能，并确保其与临床决策的无缝衔接。第二，构建多维AI价值评估体系，不仅关注技术指标（如AUC、Dice系数），还应纳入临床结果指标（如死亡率、并发症率）和经济指标（如治疗成本），从而全面衡量AI系统的临床价值。第三，明确“人机协作边界”，在神经介入治疗中界定医生与AI的职责分工，确保在AI辅助诊断与医生判断不一致时，医生仍保留最终决策权。

人工智能在脑血管疾病管理中的应用前景广阔，但其临床转化仍需克服多重障碍。未来研究应聚焦于三个方面：一是开发适用于基层医疗机构的轻量化AI模型，以适应低图像质量和不完整的临床数据环境；二是针对合并症患者（如卒中合并糖尿病、高血压）设计专门的AI算法，提高复杂病例的处理能力；三是探索AI辅助康复决策的路径，将患者的康复进展数据（如肌力恢复、步行能力）纳入模型分析，推动AI从单纯的诊断和治疗工具向康复管理的延伸。

此外，人工智能的临床应用还需在伦理和监管层面进行深入探讨。全球范围内，已有一些组织如WHO和ITU提出了AI在医疗领域的伦理与监管框架，例如在AI辅助诊断中，若系统置信度超过90%，算法开发者需承担70%的法律责任；若置信度在30%至90%之间，则医生仍保有最终决策权。同时，为确保数据安全，建议采用联邦学习和区块链技术，实现模型训练过程中数据不共享，同时追踪数据使用全过程。在中国，国家药品监督管理局（NMPA）对AI医疗设备的认证率仅为30%，因此需要加快审批流程，鼓励更多合法合规的AI系统进入临床实践。

人工智能在临床工作流程中的整合也面临挑战。例如，现有医院的影像归档与通信系统（PACS）版本多为3.0或更低，无法直接与最新的AI平台对接，这增加了系统兼容性问题。为解决这一问题，建议推广AI-RADS标准，统一AI输出格式（如置信度评分和病灶坐标），实现RIS-PACS-AI的无缝连接。同时，加强医生的AI培训，提升其对AI技术的理解和应用能力，是推动AI临床转化的重要环节。

从技术角度来看，人工智能在影像诊断中的应用也存在一定的局限性。例如，AI系统在检测小血管病变时，误诊率较高，这可能影响治疗决策的准确性。此外，一些AI系统在处理不同设备生成的影像数据时，会出现性能波动，这需要在模型开发过程中引入标准化的预处理流程。针对罕见疾病（如烟雾病），由于训练数据量有限，AI模型的泛化能力较弱，因此可以通过生成式模型（如扩散模型）合成影像数据，从而提高模型的适用性。

总体而言，人工智能在脑血管疾病管理中的应用正在从单一功能向多维度生态系统演进。其在风险预测、诊断优化、治疗决策和长期监测等方面均取得了重要进展。然而，要实现人工智能的可持续临床转化，仍需在技术、伦理、法律和监管等多个层面进行深入探索和改进。未来，随着技术的不断进步和多学科协作的加强，人工智能有望在脑血管疾病的预防、诊断和治疗中发挥更大作用，最终改善患者预后并减轻全球医疗负担。