期刊介绍

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ISSN 1005-0272

CN 34-1107/R

主管单位：安徽省卫生健康委员会

主办单位：中国科学技术大学附属第一医院（安徽省立医院）

总编辑：高 敏

编辑部主任：李京秀

出版周期：双月刊

官网：

ling.publish.founderss.cn

E-mail：lcxdxzz@sina.com

电话：（0551）62283323

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Volume 35 期 4，2026 2026年第35卷第4期

  • 特约专稿

    彭晓婷, 梁会营, 李丹彤

    摘要：背景精神压力诱导的心肌缺血（MSIMI）与不良心血管预后显著相关，但因其缺乏典型心绞痛症状且常规心电图（ECG）常无特异性ST段改变，导致临床漏诊率极高。大语言模型（LLM）具备处理复杂时序信号的潜力，为挖掘ECG中隐匿的非线性动力学特征提供了新契机。方法本回顾性研究纳入119名女性受试者，经正电子发射及X射线计算机断层成像（PET/CT）中总差异评分（SDS）确诊分为MSIMI（+）组（35例）、MSIMI（-）组（45例）及健康对照组（39例）。研究提取了静息、应激、恢复三个阶段的ECG形态学及心率变异性（HRV）共264个特征指标及其动态趋势，转化为文本提示词输入GPT-5.1与DeepSeek-V3.2-Exp模型。以PET/CT为金标准，对比LLM与传统ECG判读标准（ST段压低≥1 mm）的诊断效能。结果在总体准确率上，DeepSeek-V3.2-Exp（77.0%）与传统ECG标准（77.0%）持平。然而，在识别隐匿性MSIMI（+）患者方面，传统ECG标准准确率仅为31.4%，而LLM达到了91.4%，显著填补了诊断盲区。可解释性分析显示，LLM成功捕捉到了传统判读忽视的熵值骤降及恢复期自主神经调节衰竭等病理特征。尽管LLM在非缺血性胸痛组存在过度诊断倾向，但其阴性预测值高达84.8%。结论大语言模型通过整合多维生理信号，在MSIMI筛查中展现出远超传统形态学判读的敏感性。尽管特异性有待提升，但其卓越的“不漏诊”能力使其成为理想的初筛工具，支持构建“AI高敏筛查+医生特异确诊”的新型人机协作诊疗范式。  
    关键词：精神压力诱导心肌缺血;大语言模型;心电图;心率变异性;人工智能筛查   
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    更新时间：2026-08-29

    曹泳芝, 王皓, 谷云飞

    摘要：心房颤动导管消融术后复发预测是临床诊疗的关键问题。本文系统回顾了预测模型从传统临床评分到人工智能多模态整合的发展历程。传统评分系统虽操作简便，但其预测效能存在局限性且稳定性不足。研究进展表明，通过整合电生理参数、心电图特征、影像学指标及生物标志物等多维度数据，预测体系的准确性得到显著提升。基于深度学习的多模态人工智能模型通过整合心电图、影像、临床资料等多源数据，展现出卓越的预测潜力，但其高性能结果多源于单中心内部验证，尚需外部数据检验。未来应聚焦于心电图与其他模态数据的深度融合、模型可解释性提升、多中心前瞻性验证以及临床转化路径构建，推动复发预测从研究工具迈向个体化临床决策支持系统。  
    关键词：导管消融术;心房颤动;复发预测;电生理;心电图;人工智能   
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    更新时间：2026-08-29

    潘登, 潘月, 王彩红, 樊好义, 赵森, 潘二明

    摘要：左中隔支阻滞的心电图诊断标准，若缺乏心电向量图的验证，其诊断可靠性均存在一定局限性。当前间壁（V2或V1）导联出现R波、q波或QS波时，进一步行心电向量图及相关的影像检查具有重要临床意义。整体而言，在左中隔支阻滞的诊断中，心电向量图较心电图更具优势。我们在工作实践中发现，相较于其他检查方法，心电向量图对左中隔支阻滞、左前分支阻滞及左后分支阻滞的诊断价值更高。左中隔支阻滞间歇出现时最具诊断价值。  
    关键词：左中隔支阻滞;分型;心电向量图;心电图   
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    更新时间：2026-08-29

  • 综述

    郑泽豪, 白惠, 薛玲

    摘要：传统急性冠状动脉综合征治疗依赖于识别ST段抬高型心肌梗死（STEMI）作为急性冠状动脉闭塞的替代诊断。然而近年临床证据表明，部分非ST段抬高型心肌梗死（NSTEMI）患者存在急性冠脉闭塞，提示当前二元性框架（STEMI与NSTEMI）表现出明显的局限性。强调修订胸痛与急性冠脉综合征管理办法的必要性，需向区分闭塞性心肌梗死与非闭塞性心肌梗死转换。现针对等危STEMI心电图改变的研究仍十分零散，且缺乏大样本、多中心的临床研究，遂就特殊闭塞性心肌梗死心电图改变作一综述。  
    关键词：心肌梗死;心电图;闭塞性心肌梗死   
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    更新时间：2026-08-29
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