AI驱动多模态融合心血管成像：整合CT、MRI与超声心动图迈向精准医疗新纪元

《Cardiology in Review》：AI-Driven Multimodality Fusion in Cardiac Imaging: Integrating CT, MRI, and Echocardiography for Precision

本期推荐人工智能在心血管多模态成像领域的前沿研究。针对图像质量异质性、多源数据融合瓶颈及临床转化难题，来自国际团队的系统性综述提出了开发跨平台通用AI模型、整合基因组学与可穿戴设备数据、强化临床前瞻验证等突破路径，为推进精准心血管诊疗提供了关键理论框架与实践指南。

　　

人工智能（AI）驱动的多模态心血管成像技术正通过整合计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）和超声心动图（Echocardiography），为提升诊断精确度、优化风险分层和辅助临床决策开辟新路径。然而该技术迈向临床常规应用仍面临多重挑战：图像质量与采集协议的差异性、缺乏大规模标注多模态数据集、跨厂商设备互操作性限制、因前瞻性验证不足导致的临床质疑，以及高昂的开发实施成本。

基于最新研究进展，本文提出未来重点攻关方向：开发能适应机构间差异的通用型AI模型（vendor-agnostic）；融合基因组学（genomics）、可穿戴生物传感器（wearable biosensors）与纵向临床数据；运用强化学习（reinforcement learning）构建自适应决策支持系统；通过纵向成像融合实现疾病动态追踪与预测分析。研究者强调，必须通过严格的前瞻性临床试验、统一成像标准及协作式数据共享框架，才能确保AI驱动多模态成像技术实现稳健、公平且可规模化的临床部署。突破这些瓶颈需跨学科协同努力，最终推动精准心血管诊疗体系的革新。

（注：原文中"Plain Language Summary"部分已融合至专业翻译中，机器生成声明及FAQ链接按需省略）