心脏计算模拟：AI驱动的医疗革命

牛津大学计算医学教授Blanca Rodriguez坚信，心脏的计算机建模与仿真技术将引发心脏病患者诊断、治疗和护理领域的重大突破。

从概念到现实

二十多年前，当Blanca Rodriguez开始探索人类心脏的计算模拟时，利用人工智能和机器学习对个体心脏进行数字化重建与分析，以模拟最有效治疗心脏疾病的方案，还只是一个前景广阔的概念。如今，作为计算心脏病学这一新兴领域的资深研究者，Rodriguez确信计算机心脏建模与仿真即将带来心血管患者诊疗护理的革命性变化。

数字孪生技术在心脏领域的应用

计算机仿真并非新技术。1960年，牛津大学生物学家Denis Noble就开始尝试心脏数学模型。Rodriguez指出，汽车和航空航天领域的工程师长期采用此类仿真技术，所有新型车辆和飞机都使用基于AI的计算机仿真作为关键工具，对每个功能、设计元素和潜在结果进行虚拟建模。这种被称为"数字孪生"的概念现已被心脏学领域采纳，Rodriguez正是其主要倡导者。

“我们正在对心脏进行同样的工作，这极具挑战性，“Rodriguez表示，“通过收集患者的临床数据，尝试构建虚拟工具，模拟特定心脏的工作机制，测试不同疗法或设备的效果，从而理解疾病如何以特定方式影响个体患者。”

AI与机器学习的突破性应用

Rodriguez强调，利用AI和机器学习处理海量临床数据，并结合个体患者的个性化数据能力，代表了计算心血管科学的重大突破。随着技术的不断完善，适应每位患者独特生理特征的能力将必然带来更好、创伤更小的治疗效果。

“我们致力于理解和预测某些疗法对特定患者的疗效，以更加个性化的方式理解疾病状况，“Rodriguez解释道。

计算机模拟方法的发展

这种"计算机模拟"方法（与体外或体内实验相对）很可能成为未来药物研发乃至心脏病临床治疗的事实标准。数字孪生技术不再采用通用的"一刀切"模式，而是揭示以独特方式影响每个人的复杂性和疾病状况。

作为2018年某机构机器学习研究奖获得者，Rodriguez在心脏病学与计算机科学交叉领域的深入研究并非她最初规划的职业道路。来自西班牙瓦伦西亚的她，1997年获得 Polytechnic University of Valencia 电气工程学位。

“当时我对医学或心脏病学一无所知，家人中也没有人从事相关领域，“她回忆道。但在参加了密歇根大学著名心律失常专家Jose Jalife关于心脏病学研究的讲座后，她"完全被这个主题迷住了”，立即决定攻读计算医学博士学位。2004年，她作为高级博士后研究员加入牛津大学，并一直致力于该领域的突破性研究。

行业应用与认可

她的工作吸引了学术界和工业界的共同关注。计算机仿真已在医疗和制药领域产生重要影响。直到最近，制药公司还完全依赖动物试验作为测试新药有效性和副作用的最准确可靠方法。研究表明，动物试验的准确率为75%至85%，有时还会因安全问题导致药物撤市。

人类心脏细胞的计算模型现已提供更高的准确度，同时具有减少争议性动物实验、提高药物安全性以及更好预测人类药物不良反应的附加优势。

“在心脏药物毒性或心脏副作用预测方面，我们的计算机模型已经达到90%的准确率，这引起了工业界的浓厚兴趣，“Rodriguez表示，“我们可以替代部分动物实验并降低成本，而且速度更快。”

行业合作与监管认可

为此，Rodriguez在牛津的实验室不仅与临床医生合作，还与制药行业开展协作，这些企业被计算机模型在临床试验前测试药物疗法的前景所吸引。她正在与多家大型药企合作。

获得这种行业认可被认为是最重要的成果之一。Rodriguez解释说：“几年前这些公司还非常怀疑，他们对这些计算方法了解甚少，因此我们必须与他们合作，使软件真正易于使用。我们不仅关注计算方面，还注重人文方面以建立这些方法的可信度，这一直是个挑战。”

使用这些技术，制药商可以早期确定某种药物是否具有副作用。“我们对人类心脏的了解足以根据现有数据建立数学方程，并将这些方程嵌入软件程序中，用于模拟药物对人类心脏的影响，“她解释道。

此外，这项工作还吸引了美国食品药品监督管理局等重要监管机构和各种欧洲监管机构的关注与合作。Rodriguez的牛津实验室已经与这些机构联合发布白皮书。

数据分析的加速突破

近年来，AI和机器学习技术的突破通过大幅加速大型数据集分析速度，使计算模拟的效果显著提升。数千个人类心脏图像可以在纳秒级时间内完成分析，同时新的生物标志物不断出现，更准确地预测患者结局和优选疗法。

这些AI程序还能识别具有相似特征但可能患有不同病症的患者亚组。例如，心脏病发作患者往往被归为一个庞大群体。“但实际上，心脏病发作在个体患者中的表现方式非常不同。AI和机器学习有助于识别具有相同特征、可能从特定疗法中受益的患者亚组，“Rodriguez说。

数据获取与人才培养挑战

对AI和机器学习研究人员来说，面临的挑战包括获取庞大的临床数据库以测试这些模型和训练算法。在牛津，Rodriguez的团队可以访问大型英国生物银行（UK Biobank）这一大规模生物医学数据库和研究资源，一些医院已经开始共享数字化临床数据。但由于隐私问题和成本限制，这类重要数据集仍然难以获得。

“我们的工作依赖于获取高质量数据集，“Rodriguez指出，“并非所有医院都在收集数据，而且涉及许多伦理问题。另一个挑战是找到合适的研究人选，特别是能够理解医学的计算机科学家。研究人员既需要技术天赋，又要了解和熟悉临床挑战。”

未来展望

Rodriguez表示，这项技术已经显示出其影响力，能够加速重要心血管疗法的开发和实施，使这些疗法对患者更有效、更安全。未来十年必将带来 dramatic 的进步。“我认为这不是梦想，它正在发生，“她断言，“只是需要时间。”