臨床與基礎結合、醫工與醫理交叉，一個由6位中青年國家級人才組成的“醫學創新團隊”通過跨學科合作，探索心血管疾病早期診治的新策略。
12月14日，澎湃新聞記者從上海交通大學醫學院附屬仁濟醫院獲悉，該院卜軍教授牽頭的“缺血性心血管病機制與干預”項目獲批國家自然科學基金創新研究群體項目。這個團隊長期致力于缺血性心血管病臨床與轉化醫學研究，已在“人工智能+心血管影像”領域取得多個突破性進展，研發了適用于社區人群的早期篩檢和精準診斷新技術，推動了心血管疾病防治關口前移。
院方透露，上述這個由6人組成的創新研究群體，平均年齡46歲，均為國家級人才，其中有臨床醫生、影像專家、生物醫學工程專家、基礎醫學科研學者、人工智能及大數據專家等。
團隊牽頭人卜軍表示，心血管疾病為全球致死致殘的頭號殺手，其中缺血性心血管病是首要病因。針對缺血性心血管病早診早治的瓶頸難題，團隊開展了從斑塊破裂源頭到急性心梗再灌注治療策略的系列原創性研究，自主研發了系列中國原創技術和創新器械，指導缺血性心血管病早診早篩和精準防控。
“致心血管猝死高危斑塊的早期檢出是降低心血管死亡的關鍵。”卜軍介紹，團隊通過醫工交叉建立了斑塊易損性評估新方法，提出了冠脈不穩定斑塊國際新型分類標準，并實現互聯網遠程血流儲備分數的智能篩查和無創冠心病精確診斷。
針對亞臨床心肌損傷難以早期發現的臨床瓶頸，上述團隊結合心肌無創類病理與影像學特征，開發了基于AI的影像學智能化心血管事件預警流程并指導精準分層與干預，為早期心肌損傷篩查提供了高度可重復性的精準評價工具。
“缺血性心血管病死亡率居高不下，現有手段干預下仍存在著高殘余風險。”卜軍同時介紹，推動缺血性心血管病的防控關口前移，降低社區人群心血管事件風險，是團隊的重要目標。
“我們的目標是如何在社區人群中早期識別那些具有潛在風險的、臨床前期心血管高危人群，并對他們進行提前干預。這種干預不只是藥物干預，更重要的是生活方式的改善與干預。”卜軍進一步表示，“我們深入到社區，了解居民的衣食住行等生活習慣和社會心理等不良行為方式，并根據社區人群的流行病學信息制定相應的健康管理措施。例如利用AI開發可穿戴設備等健康管理工具，進行大數據收集和智能分析，對有不良生活習慣的人群進行早期干預。”
卜軍還介紹道：“我們特別關注了睡眠模式對社區人群健康的影響，如醫護人員、司機等經常需要倒班工作以及IT工作者等經常熬夜的職業群體。通過社區大隊列調查發現，這些人群中心腦血管疾病的發病率較高。我們也正在通過社區隊列研究和臨床干預研究，探索更合理的睡眠模式和倒班工作模式。”
目前，上述團隊合作已開發了社區人群心血管病代謝風險的精準分型和早篩技術，建立了社區代謝高危人群。針對社區人群不良代謝行為方式，開發了大數據驅動的AI主動健康數字處方，推動了缺血性心血管病的防控關口前移。
