TAVR 手术与 LBBB 风险：不容忽视的现状

经导管主动脉瓣置换术（TAVR）作为治疗主动脉瓣狭窄的重要手段，在临床中应用日益广泛 。该手术主要通过大腿根部的小切口，将导管和人工瓣膜输送到心脏，然后将人工瓣膜释放并固定在主动脉瓣的位置上，以恢复正常的血液流动。与传统的开胸手术相比，TAVR 手术具有创伤小、恢复快、风险低等优点，尤其适合那些不能耐受传统手术或手术风险较高的患者，为众多主动脉瓣疾病患者带来了新希望。

然而，TAVR 手术并非毫无风险。临床上，TAVR 术后经常会出现传导障碍的情况，其中新发左束支传导阻滞（LBBB）是最为常见的并发症之一。有报道称，在使用最新一代心脏瓣膜系统后，TAVR 术后新发 LBBB 的发生率仍波动在 6％到 77％之间。这些传导障碍主要是由手术过程中对位于主动脉瓣附近的传导系统造成机械创伤引起的。

LBBB 的出现，会给患者带来诸多不良影响。从短期来看，可能导致患者出现心悸、胸闷等不适症状，影响患者术后的恢复进程，延长住院时间。从长期影响分析，新发 LBBB 患者植入永久性起搏器的风险和随访 1 年的死亡率增加，还可能与快速心律失常的高风险相关，严重威胁患者的生命健康和生活质量。因此，准确预测 TAVR 患者术后发生 LBBB 的风险显得尤为重要，它有助于医生提前制定个性化的治疗方案，采取有效的预防措施，降低并发症的发生风险，改善患者的预后。

AI 登场：革新风险预测方式

在医疗技术不断进步的今天，人工智能（AI）凭借其强大的数据分析和处理能力，逐渐在医疗领域崭露头角，展现出巨大的应用潜力。AI 技术能够快速处理海量的医疗数据，挖掘其中隐藏的信息和规律，为医疗决策提供精准支持。在疾病诊断方面，AI 可以通过分析医学影像、病理数据等，辅助医生更准确地识别疾病特征，提高诊断的准确性和效率。在药物研发中，AI 能够模拟药物分子与靶点的相互作用，加速药物筛选和研发进程，缩短新药上市周期。

而在 TAVR 手术 LBBB 风险预测中，AI 更是展现出独特的优势。传统的风险预测方法，主要依赖医生的临床经验和简单的数据分析，存在一定的局限性。医生的经验判断可能受到主观因素的影响，不同医生之间的判断标准也可能存在差异，导致预测结果不够准确和稳定 。简单的数据分析方法难以处理复杂的医疗数据，无法充分挖掘数据中的潜在信息，从而影响风险预测的准确性。

相比之下，AI 能够整合患者多维度的数据，包括术前的心脏超声、心电图、血液检查结果，以及患者的年龄、性别、病史等信息，进行全面而深入的分析。通过机器学习算法，AI 可以从大量的历史数据中学习 LBBB 发生的相关模式和特征，建立精准的预测模型。这些模型能够捕捉到传统方法难以发现的细微数据关联，从而更准确地预测 TAVR 术后 LBBB 的发生风险。而且，AI 的运算速度极快，能够在短时间内完成对大量数据的分析和处理，迅速给出风险预测结果，为医生制定治疗方案节省宝贵的时间。

研究揭秘：AI 如何精准预测

为了深入探究 AI 在预测 TAVR 患者术后 LBBB 风险方面的能力，希腊雅典 Onassis 心脏手术中心的电生理学家 Vasileios Cheilas 医学博士、理学硕士及其同事开展了一项具有重要意义的研究 。

研究团队以在单个机构接受治疗的 469 名 TAVR 患者为研究对象，这些患者均无 LBBB 既往史，保证了研究样本的同质性和研究结果的准确性。在数据处理阶段，研究团队将来自 328 名患者的数据用于构建训练集，为各种高级 AI 模型提供学习数据，使其能够从这些数据中学习和识别与 LBBB 发生相关的模式和特征。其余 141 名患者的数据则用于测试经过训练后的 AI 模型的性能，以评估模型在未知数据上的预测能力和泛化能力。

在研究过程中，作者测试了多种不同的机器学习技术，其中包括当下备受瞩目的大型语言模型（LLM），如 GPT-4，以及更传统的 AI 算法，如 XGBoost。XGBoost 作为一个梯度提升决策树机器学习库，在众多算法中脱颖而出，成为预测 TAVR 后患者 LBBB 风险的最准确方法。它通过构建多个决策树，并将这些决策树的预测结果进行加权求和，能够有效地捕捉数据中的复杂模式和非线性关系，从而实现对 LBBB 风险的精准预测 。

GPT-4 是 OpenAI 开发的流行的 LLM，在预测 TAVR 术后 LBBB 风险中也展现出了出色的表现。当研究人员使用思维链提示时，GPT-4 的预测准确性非常高。思维链提示旨在更接近地模仿 LLM 模仿一个人推理的方式，通过引导模型逐步思考和分析问题，挖掘模型内部的推理能力，使其能够更好地理解和处理医疗数据中的复杂逻辑关系，从而做出更准确的预测 。

研究人员通过计算每种技术的准确性、精密度和 F1 分数等指标，对不同机器学习技术的性能进行了量化评估。准确性反映了模型预测正确的样本数占总样本数的比例，精密度衡量了模型预测为正例且实际为正例的样本数占模型预测为正例的样本数的比例，F1 分数则是综合考虑了准确性和召回率的一个指标，它能够更全面地评估模型的性能。通过这些指标的评估，研究团队得以清晰地了解不同模型在预测 TAVR 术后 LBBB 风险方面的优势和不足，为临床应用提供了有力的参考依据。

临床意义：为患者带来曙光

AI 在预测 TAVR 患者 LBBB 风险方面的突破，具有重大的临床意义，为患者、医生和医疗行业都带来了诸多积极影响 。

对于患者而言，AI 预测为他们带来了更多的希望和保障。在手术前，患者可以通过 AI 预测了解自己发生 LBBB 的风险，从而对手术有更充分的心理准备。对于风险较高的患者，医生可以提前制定个性化的预防和治疗方案，降低并发症的发生风险，提高手术的安全性和成功率 。这不仅有助于患者术后更快地康复，减少住院时间和医疗费用，还能提高患者的生活质量，让他们能够更快地回归正常生活。AI 预测还能增强患者对手术的信心，减轻他们的心理负担，使他们能够更积极地配合治疗。

从医生的角度来看，AI 预测为临床决策提供了有力的支持。医生可以根据 AI 预测结果，更准确地评估患者的手术风险，制定更科学、合理的手术方案。对于高风险患者，医生可以采取更谨慎的手术策略，如选择更合适的瓣膜类型、优化手术操作流程等，以降低 LBBB 的发生风险。AI 预测还可以帮助医生及时发现潜在的问题，提前做好应对准备，提高手术的成功率和患者的预后。在面对复杂的病例时，AI 预测结果可以为医生提供多维度的信息，辅助医生进行综合判断，避免因主观因素或经验不足而导致的决策失误。

AI 预测在 TAVR 手术中的应用，也为医疗行业的发展带来了新的机遇。它推动了医疗技术的创新和进步，促进了人工智能与医疗领域的深度融合。通过不断优化和完善 AI 预测模型，可以提高其预测准确性和临床实用性，为更多的患者提供更好的医疗服务。AI 预测还可以为医疗研究提供大量的数据和信息，有助于深入了解 TAVR 手术并发症的发生机制和危险因素，为开发新的治疗方法和预防措施提供依据。

未来展望：AI 医疗的无限可能

此次关于 AI 预测 TAVR 患者 LBBB 风险的研究，仅仅是 AI 在医疗领域广泛应用的一个缩影。展望未来，AI 在医疗行业的发展前景广阔，有望在更多方面实现突破和创新 。

在疾病诊断领域，AI 有望进一步提升诊断的准确性和效率。随着 AI 技术的不断发展，其对医学影像、病理数据等的分析能力将更加精准和深入，能够帮助医生更早、更准确地发现疾病，为患者争取最佳的治疗时机。在癌症诊断中，AI 可以通过对大量的医学影像数据进行分析，检测出早期的肿瘤病变，提高癌症的早期诊断率，从而大大提高患者的治愈率和生存率 。

在个性化治疗方面，AI 将发挥更大的作用。通过整合患者的基因数据、病史、生活习惯等多维度信息，AI 能够为患者量身定制更加精准、个性化的治疗方案，提高治疗效果，减少不必要的药物副作用。在心血管疾病的治疗中，AI 可以根据患者的具体情况，如年龄、病情严重程度、身体状况等，为患者选择最适合的治疗方法，如药物治疗、介入治疗或手术治疗，并制定个性化的治疗计划 。

AI 在医疗资源优化配置方面也将大有可为。通过对医疗数据的分析，AI 可以预测疾病的流行趋势和医疗需求的高峰低谷，帮助医疗机构合理调配医疗资源，提高医疗系统的效率和响应能力。在流感高发季节，AI 可以根据历史数据和实时监测信息，预测流感的传播趋势和发病高峰，医疗机构可以提前储备药品、调配医护人员，做好应对准备，确保患者能够得到及时的治疗 。

当然，AI 在医疗领域的发展也面临一些挑战。数据隐私和安全问题是首要关注点，医疗数据的敏感性要求严格的保护措施，以防止数据泄露和滥用。AI 系统的准确性和可靠性需要经过严格的临床试验和验证，以确保其在临床应用中的安全性和有效性。医疗从业者对 AI 技术的接受程度和应用能力也有待提高，需要加强相关的培训和教育，以促进 AI 技术在医疗实践中的广泛应用 。

但随着技术的不断进步和完善，以及相关政策法规的不断健全，这些挑战都将逐步得到解决。AI 在医疗领域的发展前景依然十分广阔，它将为医疗行业带来更高效、更精准、更个性化的医疗服务，为人类的健康福祉做出更大的贡献 。我们有理由期待，在 AI 技术的助力下，医疗行业将迎来更加美好的明天，为全球患者带来更多的希望和福音。

Ref.

Vasileios, C., Giorgos, F., Antonios, M., & Anna, K. (2025). AI-based prediction of left bundle branch block risk post-TAVI using pre-implantation clinical parameters. Future Cardiology, 1–6. https://doi.org/10.1080/14796678.2025.2498866

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