结构性心脏病筛查现状 - 目前缺乏常规且经济有效的筛查测试，许多结构性心脏病患者直到心脏功能严重受损才被发现 [1] - 超声心动图是结构性心脏病的金标准诊断工具，但成本高、需专业知识，限制了广泛应用 [3] - 心电图虽用途广泛，但仅能提供结构性心脏病的间接诊断依据 [3] AI筛查技术突破 - 研究开发了名为EchoNext的AI工具，通过分析常规心电图数据识别结构性心脏病患者 [1] - AI模型训练数据覆盖23万名患者的120万对心电图-超声心动图对照数据 [3] - 在85000名未做过超声心动图的患者中，AI识别出7500名高风险患者，其中超半数接受了超声心动图检查 [3] AI与人类专家表现对比 - AI独立诊断结构性心脏病的准确率达77.3% [4] - 人类心脏病专家未使用AI辅助时准确率为64%，AI辅助后提升至69.2% [4] - AI表现优于AI辅助下的人类专家 [4] 技术应用前景 - 心电图+AI可能开创全新筛查模式，扩大心脏病筛查覆盖面 [4] - 未来可通过设定阈值结合AI与临床医生判断，优化超声心动图检查转诊 [4] - 多模态模型（如整合X光、检验数据）可能进一步提升风险评估能力 [5] 技术挑战 - AI模型集成和临床采用存在复杂性 [5] - 当前模型泛化能力不足，需在临床使用中持续优化 [5]

心脏瓣膜疾病现状 - 心脏瓣膜疾病已成为继冠心病和高血压之后的第三大心血管疾病，中国约有2500万患者受其影响 [1] - 二尖瓣和主动脉瓣膜是心脏中最重要的瓣膜，承受压力最大，特别是二尖瓣 [1] - 瓣膜每分钟随心跳开闭约80次，高血压会进一步增加其负荷 [1] - 人口老龄化和快节奏生活方式导致患病率持续上升且呈现年轻化趋势 [1] 治疗技术发展 - 瓣膜疾病无法通过药物修复，需手术修复或置换 [2] - 传统开胸手术正被微创技术替代，例如经心尖穿刺二尖瓣介入生物瓣置换术 [2] - 新型MITRIS RESILIA干式二尖瓣瓣膜在中国上市，生物瓣膜耐久性持续提升 [2] - 生物瓣膜材料从牛心包、猪主动脉演进至抗钙化技术阶段 [2] - 治疗技术引入全生命周期管理理念，兼顾首次手术效果与未来拓展空间 [2] 疾病筛查与诊断 - 超声心动图普及使基层医院具备瓣膜疾病筛查能力 [3] - 无症状阶段可通过超声心动图检测瓣膜退变 [3] - 定期体检筛查对早期发现瓣膜病变至关重要 [3]