综述：人工智能驱动的介入心脏病学技术：现状评估

（编辑推荐）本综述系统阐述了人工智能（AI）在介入心脏病学（IC）中的革新应用，涵盖机器学习（ML）、深度学习（DL）等技术在心脏影像分析（如ECG、CT、CMR）、手术导航及风险预测中的突破性进展，强调AI作为虚拟（决策支持）与物理（机器人手术）双轨工具推动精准医疗的潜力。

　　

Abstract

人工智能（AI）通过模拟人类认知重塑介入心脏病学（IC）临床实践。核心进展包括多模态心脏影像整合（如心电图ECG、血管造影、心脏磁共振CMR）、基于增强/虚拟现实（AR/VR）的术中导航系统，以及机器人辅助经皮冠状动脉介入治疗（PCI）的自动化数据分析。AI在IC的应用分为虚拟（电子健康记录分析）与物理（手术机器人）两大分支，显著提升诊疗效率与精准度。

Introduction

AI通过机器学习（ML）、深度学习（DL）等算法解析复杂生物医学数据，其核心价值在于解决IC领域的影像判读、手术规划与风险预测难题。例如，DL模型可基于ECG微小变异检测主动脉狭窄（AS）或心肌梗死（MI），而三维重建技术（3D）结合AR/VR优化了复杂心脏解剖的术中可视化。

Machine Learning and Deep Learning Overview

ML通过数据驱动模式识别替代传统编程，而DL通过多层神经网络实现更高阶特征提取。例如，ResNet与U-Net架构已用于冠状动脉影像的自动分割，准确率超越传统方法。

Natural Language Processing

自然语言处理（NLP）通过解析电子病历（EMR）文本实现自动化并发症监测与编码优化，显著提升临床工作效率。

Computer Vision

计算机视觉在IC中关键应用于影像引导手术，如AI辅助C-arm角度调整与造影剂注射控制，减少人为操作误差。

Image Analysis and Quantification

AI推动心脏影像从二维（2D）向三维（3D）解剖模型转型，例如DL模型对右冠状动脉LAO视图的分析精度达90%，助力精准PCI规划。

Artificial Intelligence Integration in Interventional Cardiology

AI在导管室扮演多重角色：作为“智能技师”优化设备参数，作为“虚拟助手”提供实时手术策略建议，甚至预测支架尺寸与植入位置。

Can Artificial Intelligence Replace a Human Interventional Cardiologist?

当前AI尚无法替代人类医师，因其缺乏高阶认知如伦理判断与复杂情境应变，但可作为高效协作工具降低手术风险。

Future Perspectives

AI未来将聚焦个性化医疗，通过挖掘临床数据隐藏模式优化诊疗路径，但需解决算法透明度与多中心数据标准化问题。

Conclusion

AI与IC的融合正加速心血管诊疗变革，其核心价值在于提升效率而非取代人类，未来需跨学科合作以实现技术落地。

（注：全文严格基于原文缩编，未新增观点）