综述：人工智能辅助聚焦心脏超声（AI-assisted FoCUS）在心血管健康促进中的整合应用

这篇前瞻性综述提出将人工智能（AI）与聚焦心脏超声（FoCUS）技术结合，革新心血管疾病（CVD）预防策略。通过AI辅助的便携式超声设备，可实现生物心脏年龄评估、瓣膜病（VHD）、隐匿性房颤（AF）、心衰（HF）和肺动脉高压（PH）的早期筛查，突破传统动脉粥样硬化性心血管病（ASCVD）防治局限，为个性化干预提供新范式。

　　

聚焦心脏超声与AI技术的革命性融合

聚焦心脏超声（FoCUS）正从急诊和重症场景拓展至预防医学领域。这种便携式超声技术允许非心脏专科医师在床旁快速获取心脏影像，结合AI算法后，其价值呈指数级提升。AI通过实时导航探头定位、自动图像质量评分和标准化报告生成，显著降低操作者依赖性。研究显示，AI辅助FoCUS可将扫描时间缩短30%，图像排除率降低45%，尤其适用于资源匮乏地区。

生物心脏年龄：超越时序年龄的风险评估

传统ASCVD风险评估工具依赖时序年龄，常高估老年人风险而低估年轻人风险。AI模型通过分析12万例超声心动图数据发现，生物年龄与时序年龄差异≥5年时，死亡风险变化达34%。SardiNIA研究证实，15%人群存在加速心脏老化，其心腔容积减小、左室应变下降等特征与心血管事件显著相关。手持式Lumify设备验证显示，AI仅需单次扫描即可预测生物年龄（平均误差6.6年），为初级诊疗中的风险分层提供即时工具。

瓣膜病的隐匿流行与筛查突破

全球VHD发病率30年增长210%，但OxVALVE研究揭示65岁以上人群诊断率不足7%。梅奥诊所数据显示，FoCUS对中重度主动脉瓣狭窄的检测灵敏度达92%。以色列Sheba医学中心的前瞻试验中，AI辅助FoCUS使10%的住院患者新发现显著瓣膜病变，其中二尖瓣反流（MR）的自动识别准确率媲美专家水平。

捕捉隐匿性房颤的结构密码

约30%房颤（AF）病例未被诊断，但其引发的卒中风险与显性AF相当。AI模型通过分析窦律时的超声图像，仅需胸骨旁长轴视图即可预测AF（AUC 0.81）。左房容积指数＞34 mL/m²和室间隔抖动等特征，可识别"心律失常易感心脏"。这种技术有望指导动态心电图监测的精准投放，使抗凝治疗时机提前12-18个月。

心衰与肺动脉高压的早期预警

AI辅助FoCUS对左室射血分数（LVEF）评估的灵敏度达88%，且能识别2.4%无症状人群的节段性室壁运动异常（RWMA）——这些患者心衰风险增加3.6倍。对于肺动脉高压（PH），AI通过整合下腔静脉直径和三尖瓣反流速度（TRV），在无多普勒设备时仍可完成风险分层，这对医疗资源有限的地区尤为重要。

临床转化面临的挑战

尽管前景广阔，AI-FoCUS整合仍存在三大瓶颈：1）现有模型多为单病种设计，尚未实现多参数同步分析；2）手持设备缺乏频谱多普勒功能，需开发专用2D图像算法；3）尚未建立针对基层医护的标准化培训体系。未来需开展万人级前瞻性研究，验证其对硬终点事件的改善效果。正如研究者所言，这场技术革命需要临床医师、算法工程师和政策制定者的协同推进，方能实现心血管预防医学的范式转移。