综述：人工智能驱动的床旁超声心动图：将精准影像带到患者床边

这篇综述深入探讨了人工智能（AI）与床旁超声（POCUS）融合如何革新心血管诊疗，通过提升图像采集质量、自动化解读（如左心室射血分数LVEF评估）及优化工作流程，推动资源匮乏地区的精准医疗发展。文章强调AI在减少操作依赖性、筛查心肌病和瓣膜疾病中的潜力，同时指出算法泛化性、数据偏见及临床信任等挑战需通过标准化开发与伦理监管解决。未来方向涵盖自主扫描、实时预测分析和远程超声（tele-ultrasound），为心血管疾病（如急性心肌梗死、应激性心肌病）的早期干预提供新范式。

　　

人工智能与床旁超声的融合：心血管诊疗新纪元

引言
人工智能（AI）在心血管医学中的应用正重塑诊疗标准，而便携式床旁超声（POCUS）因其即时成像能力成为关键载体。然而，操作者技能差异限制了其普及。AI的介入通过实时引导探头定位、自动化图像分析（如心包积液检测仅需57毫秒），为新手与资深医师提供均质化支持，显著提升诊断效率。

AI在心脏影像中的通用进展
卷积神经网络（CNN）擅长处理高维超声数据，而生成式AI（如大型语言模型）可标准化报告生成。研究显示，AI辅助系统能指导护士获取诊断级图像，医学学生经实时反馈后亦可准确评估LVEF。深度学习模型AutoLV可在8秒内完成LVEF测算，且无人工变异性。更复杂的应用包括应激超声中冠脉疾病的AI识别，其准确率媲美经验丰富的医师。

AI-POCUS的当前应用
聚焦心脏超声（FCU）虽简化了心脏评估（如心包积液、心室功能），但对瓣膜病变等复杂病理敏感度不足。AI通过以下方式弥补缺陷：

• 图像采集优化：AI界面引导探头位置，如风湿性心脏病筛查中，新手经1天训练即可获取90%合格图像（图3）。
• 诊断自动化：单视图POCUS的AI-LVEF测量与专家结果高度一致，而心包积液检测模型灵敏度达临床要求。

挑战与伦理考量
数据偏差是核心问题：训练集若缺乏多样性（如年龄、性别不平衡），可导致模型对特定群体误诊。解决方案包括合成数据生成及临床-人口统计学数据融合。此外，"自动化偏见"风险警示需平衡AI依赖与临床判断，例如AI标注的心肌病特征虽能早于确诊2年预警，但需结合金标准验证。

未来创新

• 自主化与远程医疗：机器人超声系统已证明可缩短诊断时间，患者体验评级优于传统流程。
• 患者自检：血液透析患者通过AI-POCUS自测肺淤血（B线计数），为居家监测铺路。
• 多模态整合：电子听诊器与心电图（ECG）的AI分析可构建社区级心血管筛查网络（图6）。

结论
AI-POCUS的协同将心血管影像推向精准化与普惠化，但需跨学科合作解决技术瓶颈，确保伦理框架下的公平应用。从急诊室到患者家庭，这场技术革命正重新定义心血管健康的守护边界。