DeepSTEMI系统登《Science Bulletin》：AI精准预测心梗预后，心血管精准医学迎新突破

上海交通大学医学院附属仁济医院与上海交通大学计算机学院联合研发的DeepSTEMI系统，近日在国际期刊《Science Bulletin》发表研究成果。这一人工智能预后预测系统通过多模态深度学习技术，实现了对急性心肌梗死患者未来心血管事件的精准风险评估，标志着AI技术在心血管精准医学领域取得重要突破。

急性心肌梗死作为全球心血管疾病致死致残的主要病因，现有临床评估手段存在明显局限性。传统风险评分和人工影像测量难以全面量化心肌损伤程度，且无法有效识别高危患者。DeepSTEMI系统创新性地整合了U-Net与Transformer协同网络结构，结合层级特征融合模块和缺失模态生成技术，构建起覆盖3万张心脏磁共振图像的多中心真实世界数据库。该系统能自动完成多序列影像区域提取与临床变量联合建模，实现跨模态信息的高效整合。

临床验证数据显示，DeepSTEMI的预测效能显著优于现行标准方法。在多中心外部测试中，系统展现出稳定的跨设备泛化能力，可准确区分不同风险层级患者，尤其擅长早期识别可能发生不良预后的高危人群。其预测重点与心肌梗死病理特征高度吻合，能可视化呈现心肌损伤范围、功能受损区域等关键指标，为临床决策提供直观依据。

研究团队同步开发了配套可视化软件界面，使医生能直接查看系统分析结果。该技术有望改变传统依赖人工阅片的评估模式，推动形成”AI+影像+临床”一体化的心血管疾病管理新范式。目前团队正着手扩大模型训练规模，进一步优化系统的临床应用价值。