ESC 2026在慕尼黑盛大启幕！主席与AI同台开篇：这场对话说了什么？

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当算法能高效处理“病”的数据，医生能做什么？

整理：医学界报道组

八月的德国，慕尼黑展览中心内人潮涌动。全球心血管领域规模最大、影响力最广的学术盛会之一——欧洲心脏病学会（ESC）年会在此正式拉开帷幕。本届大会以“Transforming Cardiology, Together”为主题，人工智能（AI）首次被确立为年度焦点议题，这一设置释放出明确信号：心血管医学的数字化变革，正在从“可能”走向“必须”。

大会开幕式上，ESC主席Thomas F. Lüscher教授与一位特殊的“搭档”——由大语言模型驱动的AI主持人完成了开场互动。AI助手以流畅自然的语言向来自世界各地的参会者致以问候，当AI站上全球最高心血管学术舞台的中央参与主持，它所预告的，正是一场关于“未来”的深度对话。随后，Lüscher教授发表题为“The Cardiologist of Tomorrow”的主旨演讲，直面AI时代心血管医学的机遇与挑战。

图1 Thomas F. Lüscher教授与AI助手

图2 Thomas F. Lüscher教授发表演讲

AI“副驾驶”：从诊断到决策全面赋能

从18世纪蒸汽机逐步替代部分体力劳动，到当前AI技术的快速发展，医学领域正在经历从“替代体力”向“辅助脑力”的转变。Lüscher教授引用多项研究展示了AI在心血管领域的强大潜力。

问诊环节，Google开发的AMIE系统已能通过医患对话进行诊断推理，在一项随机对照试验中，其在部分评估指标上表现优于全科医师。语音分析方面，以色列一项研究显示，AI可通过分析心力衰竭患者说出的5句话来评估肺淤血程度，其可能机制是肺淤血及相关血流动力学改变可影响声带功能与发声特征。

心电图（ECG）领域，美国梅奥诊所（Mayo Clinic）团队开发的AI-ECG算法，能在窦性心律下识别出患者既往是否发生过房颤，其受试者工作特征曲线下面积（AUC）达0.9，已接近诊断试验的理想水平；该团队的另一算法可提前数年预测左室收缩功能障碍。更重要的是，这些发现已走出实验室，一项发表于《柳叶刀-数字健康》、纳入中国台湾超过一万例急诊患者的随机对照试验表明，医生在AI辅助下解读ECG，可使高危患者的30天全因死亡率降低30%（p=0.03），而中低危组未见显著差异，提示AI的获益主要集中在高风险人群。

影像学方面，牛津大学团队提出的脂肪衰减指数（FAI）通过CT测量冠状动脉周围脂肪组织的衰减变化，可在一定程度上反映斑块相关炎症水平，在纳入数千例患者的回顾性队列验证中，该指标对远期心血管死亡具有独立预测价值。

AI超越人类医生？数据给出了答案

一项发表于NEJM的研究表明：在复杂临床病例诊断中，生成型预训练变换模型4（GPT-4）的表现显著优于大多数医生，几乎逼近顶级专家的水平。此外，Lüscher教授所在团队利用大语言模型，整合心衰症状、超声心动图及生物标志物等多维数据，发现AI对HFpEF的诊断敏感性远超常规临床实践。

为此，Lüscher教授宣布，ESC已推出ESC Chat系统，整合约20部现行指南，临床医生可在门诊中即时提问并获得循证建议。

在风险预测方面，Lüscher教授团队在《柳叶刀》发表的关于GRACE 3.0模型的研究结果显示，此模型通过机器学习实现了对非ST段抬高型急性冠脉综合征（NSTE-ACS）患者预后的精准分层，且在男性和女性中均表现优异，解决了传统评分在性别适用性上的局限。此外，AI还能对患者进行精准表型分型：例如，合并癌症的心梗患者与无癌症者，在炎症指标、凝血状态、营养状况等多维度参数上呈现显著不同的特征聚类，其最佳干预策略（如保守治疗vs早期侵入性治疗、标准抗栓vs强化抗栓）的获益-风险评估亦相应分化。这种超越“平均值”的个体化洞察，正是精准医学在AI时代得以落地的核心路径。

警惕“认知投降”：AI时代的隐忧

Lüscher教授在演讲中发出警示 ，医生若过度信任算法，可能逐渐削弱自身临床判断力，陷入“认知投降”。研究表明，当受试者面对一个被刻意设置错误的算法时，其独立判断表现反而劣于无算法辅助的对照组， 盲目信任 AI的倾向压倒了理性质疑。此外，AI幻觉现象亦不容忽视：算法可能生成格式规范但实际不存在的参考文献，对于缺乏批判性审视习惯的医生而言，这构成潜在的认知陷阱。研究显示，AI辅助结肠镜检测息肉时，内镜医师的检出率确有提升；然而一旦撤除AI辅助，这些医师的独立检出能力反而不及从未使用过AI的对照组。这一现象提示，长期依赖AI可能导致技能退化。

结语

演讲的尾声，Lüscher教授将视线从技术本身收回到“人”的身上。他总结道，临床推理比记忆更重要。AI可以秒级调取知识，但发现问题、质疑答案的能力，始终属于人类；数字与数据素养意味着能够批判性地使用算法，而非被动接受；伦理与隐私意识是不可退让的底线；而人拥有的共情、信任等特征，以及因AI分担事务性工作而更多留给患者的时间，恰恰是机器永远无法替代的温度。

最后，他引用希波克拉底两千多年前的箴言收束全场：“了解一个患有疾病的人，比了解一个人所患的疾病更重要。 ”在AI时代，这句话被赋予了全新的实践意义，当算法能够高效处理“病”的数据，医生才真正得以专注于“人”本身。个性化医疗不再是遥不可及的愿景，而是在这场人机协作的演进中，正在被逐步兑现的现实。

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责任编辑：银子

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