預見未來還是創造未來？EHJ 特稿解析“未來的心血管醫生”

近日，歐洲心臟病學會（ESC）主席 Thomas F. Lüscher 教授在《歐洲心臟雜志》發表文章《未來的心血管醫生是什么樣？》以前瞻性的視角深度剖析了人工智能（AI）和機器學習（ML）將如何重塑心血管醫生的核心技能與職業未來。一場從聽診器到“數字孿生”的顛覆性變革，已經拉開帷幕。

告別舊時代：從聽診器到人工智能心電圖的演進

回溯醫學史，1816年René Laennec發明的聽診器曾徹底改變了心肺疾病的體格檢查方式。兩百多年后的今天，它雖仍是醫生的象征，但已不再是不可或缺的工具。隨著超聲心動圖的發展，醫生得以精準觀察心臟隱藏的結構及血流的速度和方向。同樣，自1895年Willem Einthoven發明心電圖以來，它便與聽診器一起，成為心血管醫生的第二大必備“武器”。過去，醫學生和住院醫生需要耗費數日甚至數周的時間來學習解讀心電圖波形，精通此道一度是心血管醫生的驕傲。

心血管醫生角色與技能的時代變遷

然而，時代正在劇變。如今的人工智能和機器學習算法在解讀心電圖和醫學影像方面，已經超越了任何一位人類心血管專家。更令人驚嘆的是，最新的人工智能算法僅憑幾個竇性心律的心跳，就能準確推斷出患者的年齡、性別、是否存在左心室功能障礙，以及既往是否發生過心房顫動等復雜特征。

這不禁讓人反思：未來的心血管醫生，還需要花費大量時間去學習如何閱讀心電圖嗎？

答案很可能是否定的。

重塑醫患交互：AI接管病史采集與“非接觸”生物標志物

“您今天感覺怎么樣？”。這句再普通不過的問候，在未來，可能不再是人類醫生的開場白。新型算法將在患者候診時主動與他們交談，詢問癥狀及其發作的時間規律。當患者步入診室時，他們的病史已被完美總結，主治醫生只需在屏幕上查看最可能的診斷結果。

基于電子健康記錄（EHR）系統中的臨床信息、生物標志物和超聲心動圖數據，大語言模型（LLM）能夠精準提供最可能的診斷。它們甚至能生成詳盡的轉診信摘要和醫療報告草案。

在這個過程中，AI絕非冷冰冰的機器。事實上，面對患者關于疾病的反復詢問，這些擁有無盡耐心的AI往往能提供比人類醫生更清晰、更具同理心的回答，這也為現代醫生敲響了警鐘。與此同時，AI通過分析患者的面部特征（如額頭、眼周、下巴和頸部的皺紋）、體型、步態速度以及語音，能夠敏銳地捕捉到心房顫動、體液潴留甚至預測臨床預后，其信息量絲毫不亞于傳統的體格檢查。

AI增強的患者檢查與臨床干預路徑

影像學的顛覆：從人類視覺到深度學習的跨越

在任何形態或圖像分析領域，AI/ML算法都展現出了極高的速度、可重復性，且在經過良好訓練后具備極高的精確度。在超聲心動圖、計算機斷層掃描（CT）或磁共振成像（MRI）的分析和報告生成中，算法不僅能匹敵甚至超越人類影像科醫生，并且還在不斷自我學習進化。例如，血管周圍脂肪衰減指數（FAI）能夠提供人類肉眼完全無法察覺的預后信息。

放射科醫生和超聲心動圖醫生會被AI取代嗎？文章指出，這極有可能發生，盡管仍需保留少量核心影像專家來審核和簽署由AI生成的報告。但不可否認，心血管影像學將高度自動化，這對于年輕的心血管醫生而言，可能不再是一個極具潛力的職業方向。

“副駕駛”時代的臨床決策：大語言模型與數字孿生

在獲取海量信息后，由大語言模型驅動的AI助手將深度集成到電子健康記錄系統中，整合病史、臨床發現、實驗室檢查和影像學數據，提供可能的診斷，并基于現有指南給出后續管理建議。

此外，“數字孿生”（Digital Twin）技術將通過對個體患者的深度表型分析，為醫生提供精準、個性化的推薦。人類醫生將與這位掌握海量知識的“副駕駛”并肩作戰，使得醫療決策更安全、更快捷、更精確，最終成就更優秀的醫生。一項比較急診室高危心臟病患者預后的隨機試驗顯示，使用AI增強心電圖輔助診斷的醫生，其患者死亡率比使用標準心電圖的對照組降低了30%。

通過神經網絡與數字孿生技術實現個性化精準醫療

堅守與變革：介入醫生的“護城河”與心血管醫生的新技能樹

盡管AI在分析心電圖、指導導管消融手術中發揮著越來越大的作用，但電生理學家和介入心血管醫生憑借其不可替代的手工操作技能，在可預見的未來仍將處于安全地帶。AI將作為強大的輔助工具，使他們的工作更輕松、更高效。例如，在手術過程中，算法將幫助醫生無縫整合術前CT圖像與冠狀動脈造影、光學相干斷層掃描（OCT）及血管內超聲（IVUS）數據。在急性心臟病護理階段，整合所有信息還能幫助預測心源性休克，做出挽救生命的決策，并提供基于指南的住院和長期管理建議。

回顧工業革命歷史，機器接管了繁重的體力勞動，而電磁學的發現則讓智力和創造力成為核心競爭力。那么在AI時代，未來的心血管醫生將具備怎樣的表型和技能集？

文章強調，臨床專業知識、體格檢查、臨床判斷和生理學推理依然至關重要，尤其是在面對不一致或矛盾數據時。但隨著心電圖和影像學分析的自動化，AI/ML素養變得尤為關鍵：醫生必須理解算法的優勢與局限性、潛在偏差、數據質量，以及是否經過外部驗證。同時，倫理和隱私問題必須始終牢記于心。由于行政負擔大幅減輕，醫生將擁有更多時間與患者交流、表達同理心并建立信任。溝通和人際交往能力將比以往任何時候都更加重要，因為患者最終渴望面對的是一個有溫度的人類，而不是一臺機器。

呼喚醫學教育的全面革新

“我們是否需要重塑醫學院校，重寫心血管醫生的課程和實踐培訓計劃？”答案是肯定的。醫學和心血管領域的數字化轉型是一場顛覆性的革命。未來的醫學院及專科認證考試必須將統計學、數據科學、批判性思維、溝通技巧以及醫學倫理置于核心地位。

在可預見的未來，AI/ML不會取代醫生，但它必將深刻改變心血管醫生的技能組合。AI/ML真正取代的，將是那些拒絕使用這項強大技術的醫生。

我們正在見證的，是心血管醫學的偉大蛻變與轉型，而非終結。

參考文獻

Thomas F Lüscher, What is the cardiologist of the future?, European Heart Journal, 2026;, ehag319, https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehag319