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【心电大数据与人工智能】人工智能在高血压诊治中的应用

循心电踪迹，探心脏奥秘！

作者：王立娜，雷警输，谭琛

作者单位：河北燕达医院心脏中心

作者简介：王立娜，主治医师，主要从事冠心病、高血压、心功

能不全、晕厥相关研究。

通信作者：谭琛，E-mail：********************

基金项目：河北省医学科学研究课题计划项目）

摘要

人工智能和机器学习开拓了高血压诊治的新路径和新模式。本文

围绕人工智能在高血压预测、评估和辅助治疗决策等方面的应用进展

进行综述。在高血压预测方面，人工智能可在传统高血压危险因素的

基础上，联合影像学、基因组学等多因素构建高血压风险预测模型，

提高高血压的早期诊断率。通过利用人工智能专家系统识别高血压的

复杂病因，可弥补临床医生诊断的局限性。在高血压评估方面，人工

智能构建的高血压并发症预测模型可对心脏、脑血管等并发症进行预

测，筛选出高危人群进行早期干预。在高血压治疗方面，临床决策模

型、药物因素分析模型、监测预警系统和人机交互等应用，可提高高

血压治疗的精准性、及时性和患者依从性，并辅助临床医生做出最优

治疗决策。人工智能在高血压诊治领域的探索，建立了高血压慢病管

理的新模式。

关键词

人工智能；机器学习；高血压；慢病管理；预测模型；精准治疗

引用格式

王立娜,雷警输,谭琛.人工智能在高血压诊治中的应用[J].实用心

电学杂志,2022,31(6)：386-391.DOI：10.13308/j.issn.2095-

9354.2022.06.002.

WANGLina,LEIJingshu,TANChen.Applicationofartificial

intelligenceindiagnosisandtreatmentof

hypertension[J].JournalofPracticalElectrocardiology,2022,31(6)：

386-391.DOI：10.13308/j.issn.2095-9354.2022.06.002

高血压是重要的心血管疾病危险因素，可导致脑卒中、缺血性心

脏病、心功能不全和认知障碍，也是造成全球死亡和伤残调整寿命年

增加的重要病因之一。高血压的发病率依然每年呈上升趋势，但总体

知晓率、诊断率和有效治疗率仍较低，到目前为止仅不到20%的高血

压患者血压控制达标，真实世界中高血压的控制率与临床指南仍存在

较大差距。人工智能和机器学习在医疗领域的研发和应用，无疑给高

血压的诊治带来了质的飞跃和重要转型，重塑了高血压治疗的新路径、

新模式。数据科学、生物技术及数字技术的结合是人工智能处理大数

据的基础；在传统的高血压危险因素基础上，人工智能联合基因组学、

蛋白质组学、代谢组学、人口学特征、社会经济学和表观遗传学等多

变量因素，可为高血压的精准治疗和个体化治疗提供靶点。

人工智能产品与服务按功能主要分为监测预警类、健康信息管理

类和辅助康复类。人工智能医疗设备可监测血压，以及心率、脉搏、

步数、睡眠等相关指标，提高患者的血压自我管理能力；各种慢病自

我管理App采集和聚合用户的健康信息，通过人工智能客服提供便捷、

有效的健康管理支持；智能药物、智能机器人等辅助康复类人工智能

设备，可提醒患者用药、计算剩余药量、物理辅助患者康复等。人工

智能逐步推动高血压等慢病管理从以医疗机构为主体转换到以个人、

家庭为主体，并使患者逐渐适应角色转换，增强疾病自我管理意识与

能力。本文就人工智能在高血压领域中的应用进行综述。

1人工智能建模用于高血压预测

1.1人工智能与高血压初筛

凭借强大的数据处理能力，人工智能除了能代替临床医生处理大

量烦琐的数据、简化高血压筛查流程和提高高血压知晓率以外，还能

在传统的高血压危险因素基础上联合影像学、基因组学等多因素，构

建高血压风险预测模型，从而弥补临床医生诊断的局限性，提高高血

压的早期诊断率、降低漏诊率。例如，通过人工智能进行视网膜眼底

扫描，可及时发现高血压、糖尿病等全身性慢病。HUNG等的两项队

列研究共纳入1386例高血压患者，通过3