1. 课题来源与背景及所处行业信息 该成果来源于黑龙江省科技计划项目，致力于研究急性心肌梗死（AMI）早期快速诊断及治疗的关键技术。急性心肌梗死作为心脑血管疾病中的高致死性疾病，发病率逐年增加，尤其在北方寒冷地区，寒冷气候对心血管系统的影响更为显著，导致AMI的发病率和死亡率更高。针对这一问题，课题组结合心血管病学、人工智能技术和生物医学工程的前沿研究，提出了一系列新技术和方法，旨在解决AMI诊断难、救治时间长和基层医院救治能力不足等问题。该成果在医疗健康行业中具有重要的应用价值，特别是在心血管疾病诊疗技术中，为提高临床诊疗水平、优化治疗流程、降低死亡率提供了创新解决方案。 2. 技术的原理及性能指标 该成果的核心技术基于对急性心肌梗死患者的临床数据和生物样本进行深度分析，筛选出与心脑血管不良事件密切相关的血液生物标志物，并通过人工智能（AI）技术建立冠脉钙化分析和快速诊断系统。该系统利用光学相干断层成像（OCT）技术，结合人工智能深度学习算法，对冠脉钙化进行定量分析，从而快速、准确地评估患者冠脉的病变程度，并预测心脑血管事件的发生风险。 该技术的主要性能指标包括：通过AI模型自动分析冠脉OCT图像，其冠脉钙化检测的准确率达到了与人类专家相当的水平，并显著缩短了诊断时间；通过分析血液中的多种生物标志物，如PAGln、TMAO等，实现了对AMI患者预后的精准预测；此外，基于AI的冠脉钙化模型能够对不同类型的冠脉钙化进行分类和定量，显著提高了手术决策的准确性和效率。 3. 技术的创造性与先进性 该成果具有高度的创造性和先进性，首先在于其将血液生物标志物与AI技术相结合，通过AI模型自动化分析冠脉钙化并与患者的预后进行关联性研究，这一创新突破了传统依赖人工诊断的局限性。此外，该技术在国际上首次构建了基于多维数据的AMI早期预警模型，能够在患者发生严重并发症之前进行早期预警，从而有效降低患者的死亡率和并发症发生率。 技术的先进性还体现在其高度智能化的冠脉钙化诊断系统。该系统通过深度学习算法对数以百万计的OCT图像进行训练和优化，模型具备自我学习和迭代优化的能力，能够不断提高分析准确性和诊断速度。相较于传统的手工标注和人工分析，该技术不仅在效率上大幅提升，还显著减少了人为因素造成的误差，使诊断结果更为客观和标准化。 4. 技术的成熟程度，适用范围和安全性 经过多家医院的临床验证，该成果已证明其具有高度的实用性和成熟度。目前，该技术已在多家医疗机构广泛应用，尤其是在黑龙江省内的多家基层医院，通过冠脉钙化自动分析系统及协同救治平台的应用，大幅提升了这些医院对急性心肌梗死的救治能力，缩短了患者的救治时间，降低了死亡率。 5. 应用情况与社会、经济、生态效益及存在的问题 该成果自应用以来，已在多家医疗机构取得显著成效，尤其是在基层医院，通过该技术的推广和应用，显著提高了这些医院的心肌梗死救治能力，减少了患者的死亡率和并发症，优化了急诊救治流程。在社会效益方面，该技术通过早期筛查与预警，挽救了大量急性心肌梗死患者的生命，减轻了家庭和社会的经济负担，提升了医疗机构的救治效率。 经济效益方面，通过该技术的应用，医疗机构不仅提升了诊疗效率，还获得了显著的经济回报。AI诊断系统的推广有效降低了医院的人力成本，同时通过大幅缩短救治时间，提高了急救患者的生存率，增加了医院的医疗服务收入。该技术还推动了相关领域的产业发展，如医疗设备制造商和技术服务提供商，拉动了相关产业的上下游经济链。 在生态效益方面，该成果通过优化医疗资源配置、减少不必要的重复诊断和过度治疗，降低了医疗资源的浪费。同时，该技术基于AI的自动化诊断系统减少了医疗设备的使用频率和能耗，有助于降低医院在运行中的碳足迹和资源消耗。 存在的问题方面，虽然该技术在医疗机构中得到了广泛应用，但在基层医院的全面推广仍面临一定的挑战。主要问题包括基层医院的技术设备升级、医护人员的培训成本以及新技术的认知接受度较低。此外，虽然AI技术已经显著提高了诊断的准确性，但在某些复杂病例中，仍需要结合医生的经验和判断，进一步完善AI模型的稳定性。 6. 历年获奖情况 该成果自研发和应用以来，已获得多项重要奖项和荣誉，并申请发明专利10余项。此外，该项目的研究团队在多个国际和国内学术会议上获得了高度评价，项目负责人和核心团队成员发表的相关论文多次被同行引用和推崇，进一步证明了该成果的学术价值和技术创新性。