何种睡眠模式和倒班工作模式能预防心血管病！AI健康干预，医学创新团队探索心血管疾病早期诊治新策略

临床与基础结合、医工与医理交叉，一个由6位中青年国家级人才组成的“医学创新团队”通过跨学科合作，探索心血管疾病早期诊治的新策略。日前，由上海交通大学医学院附属仁济医院卜军教授牵头的“缺血性心血管病机制与干预”项目获批国家自然科学基金创新研究群体项目。开发基于AI的影像学智能化心血管事件预警流程

据团队牵头人卜军介绍，

心血管疾病为全球致死致残的头号杀手，其中缺血性心血管病是首要病因。探索缺血性心血管事件启动原因，寻找稳定血管斑块、减少心梗事件新策略，是重大需求和科技攻关亟需突破的重点方向。

从临床问题出发，是这个创新研究群体的核心理念。针对缺血性心血管病早诊早治的瓶颈难题，团队开展了从斑块破裂源头到急性心梗再灌注治疗策略的系列原创性研究，特别是充分利用医工交叉临床转化的优势，合作自主研发了系列中国原创技术和创新器械，指导缺血性心血管病早诊早筛和精准防控。

“致心血管猝死高危斑块的早期检出是降低心血管死亡的关键”。卜军介绍，团队通过医工交叉建立了斑块易损性评估新方法，提出了冠脉不稳定斑块国际新型分类标准，并实现互联网远程血流储备分数的智能筛查和无创冠心病精确诊断。

针对亚临床心肌损伤难以早期发现的临床瓶颈，团队创新性地结合心肌无创类病理与影像学特征，开发了基于AI的影像学智能化心血管事件预警流程并指导精准分层与干预，为早期心肌损伤筛查提供了高度可重复性的精准评价工具。

社区人群调查，AI健康干预

“缺血性心血管病死亡率居高不下，现有手段干预下仍存在着高残余风险。”卜军介绍，推动缺血性心血管病的防控关口前移，降低社区人群心血管事件风险，是团队的重要目标，

“我们的目标是如何在在社区人群中早期识别那些具有潜在风险的、临床前期心血管高危人群，并对他们进行提前干预。这种干预不只是药物干预，更重要的是生活方式的改善与干预。”团队深入到社区了解居民的衣食住行等生活习惯和社会心理等不良行为方式，并根据社区人群的流行病学信息制定相应的健康管理措施。利用AI开发可穿戴设备等健康管理工具，进行大数据收集和智能分析，对有不良生活习惯的人群进行早期干预。”

“我们还特别关注了睡眠模式对社区人群健康的影响，如医护人员、司机等经常需要倒班工作以及IT工作者等经常熬夜的职业群体。通过社区大队列调查发现，这些人群中心脑血管疾病的发病率较高。”卜军介绍，“我们正在通过社区队列研究和临床干预研究，探索更合理的睡眠模式和倒班工作模式。”

团队合作开发了社区人群心血管病代谢风险的精准分型和早筛技术，建立了社区代谢高危人群。针对社区人群不良代谢行为方式，开发了大数据驱动的AI主动健康数字处方，推动了缺血性心血管病的防控关口前移。

临床医生、影像专家、生物医学工程专家、基础医学科研学者、人工智能及大数据专家……团队以缺血性心血管病为共同攻关方向，以上海交通大学医学院附属仁济医院卜军教授为负责人，成员包括上海交通大学医学院附属新华医院陈丰原教授、上海交通大学医学院附属瑞金医院闫小响教授、上海交通大学医学院附属仁济医院放射科主任医师吴连明、上海交通大学生物医学工程涂圣贤教授和钱昆教授等，共同构成了一支专业结构互补、科研活力充沛的创新团队。