当地时间11月7-10日，2025年美国心脏协会科学会议（2025 AHA）在新奥尔良盛大召开。作为全球心血管领域极具影响力的学术盛会，本届大会再次彰显了中国科研力量的崛起之势。

会议期间，首都医科大学附属北京安贞医院冠心病中心曾勇教授团队的多项研究成果精彩亮相。其中，一项题为“A multi-task deep learning algorithm for detecting obstructive coronary artery disease using fundus photographs（基于眼底照片检测阻塞性冠状动脉疾病的多任务深度学习算法）”的研究引起了广泛关注。首都医科大学附属北京安贞医院冠心病中心曾勇教授团队的丁耀东医生报告了该研究的结果。

丁耀东医生在AHA现场报告

梗阻性冠状动脉疾病可导致心肌梗死或心脏性死亡。传统风险预测模型的准确性有限，易导致患者接受不必要的血管造影检查。本多中心队列研究开发了一种基于无创眼底照片的深度学习模型，用于梗阻性冠状动脉疾病识别。

本研究开发并验证了六种不同的多任务深度学习模型，通过患者眼底照片检测梗阻性冠状动脉疾病，并与逻辑回归和指南推荐的传统模型进行比较。采用受试者工作特征曲线下面积评估模型在内部测试集和独立外部测试集中的性能。表现最佳的深度学习模型（Inception-Resnet-V2）在内部测试组中曲线下面积达到0.838（95%CI 0.799-0.870），在外部测试组中为0.769（95%CI 0.737-0.793）。净重分类指数显示该模型预测准确性优于传统模型（更新版Diamond-Forrester法=0.313，杜克临床评分=0.397，逻辑回归=0.220；所有P值<0.001）。可解释性实验表明该模型可能与视网膜血管特征相关，且诊断效能不受传统风险因素影响。

本研究证实基于无创眼底照片的深度学习模型在预测梗阻性冠状动脉疾病方面优于传统模型，有助于临床医生优化患者治疗方案。

曾勇教授

讲者简介

丁耀东 医生

• 博士，北京安贞医院冠心病中心。
  

• 海峡两岸医药卫生交流协会心脏重症委员。
  
• 主要从事冠心病的介入治疗，擅长复杂冠脉介入及腔内影像学。
  
• 以第一作者发表学术论文14篇，其中SCI论著9篇相关论文收录在AHJ、HEART等心血管权威期刊上。
  
• 参与国家自然科学基金1项，参与省市级课题8项，参编著作2部。 

• 主持院内高水平临床研究一项。

专家简介

曾勇 教授

• 首都医科大学附属北京安贞医院冠心病中心执行主任兼冠心病三病区主任、主任医师、博士研究生导师，ESC Fellow，海医会心脏重症专家委员会主任委员、中华医学会心血管病学分会冠心病学组委员、卫生部心血管疾病介入诊疗培训基地(冠心病介入)第一批导师、中华医学杂志编委。

• 1998年开始从事冠心病的介入治疗，以第一术者完成冠脉介入手术超过万例，特别是对高危复杂的冠脉病变，如其左主干病变、分叉病变、慢性闭塞病变、多支血管病变等有丰富的临床经验。

• 主持和参加国家自然科学基金以及多项国家级课题。获得过四项中华医学科技奖和省部级二等及三等奖。发表文章80余篇，SCI文章40篇。参与编写书籍6部，其中主编《系统性疾病与心脏》系列丛书。

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