急性心肌梗死临床智能决策支持系统 (AMI-CIDSS)

急性心肌梗死（AMI）仍是全球心血管疾病死亡率的主要原因。 在中国，虽然AMI发病率正以每年5.2%的速度上升，但重大临床挑战依然存在：基层医疗机构诊断延迟率超过40%，三级医院“门-球时间”（D2B）达标率仅停滞在65%。 这些数据凸显了系统性缺陷，包括应急响应效率低下、区域资源分配不均以及纵向护理体系碎片化。 尽管大型语言模型（LLMs）为AMI管理提供了变革性技术基础，但其临床转化仍受制于关键瓶颈，例如数据接口非标准化、模型可解释性有限、基层硬件基础设施不足，以及数据隐私与训练需求之间的固有矛盾。

本研究提出了一套AI驱动的AMI智能决策系统综合实施方案。 在理论层面，研究构建了“技术适配、场景实施、保障机制”三元框架。 通过引入基于联邦学习与多模态融合的数据治理方案，并构建“技术-临床-经济”多维评价模型，本工作弥合了先进技术与临床实践之间的理论鸿沟。 在实践层面，研究开发了自适应网关与轻量化模型以促进在资源受限环境中的泛在部署，优化了全周期临床工作流程以改善患者预后，并为实施提供了可扩展、可复制的路径。

本研究聚焦四大核心挑战——技术兼容性、临床工作流整合、隐私与性能平衡及科学评价体系建立——旨在突破现有转化壁垒。 研究致力于提升AMI诊疗质量与效率，同时为AI在其他医学专科的临床转化提供开创性参考。