心肌纤维化是心肌梗死、心肌病、心力衰竭等重大心血管疾病走向终末期的共同病理改变，也是心脏病早期发生发展的“隐形土壤”。但长期以来，其诊断依赖心内膜心肌活检：一根细针穿刺心脏，仅能获取米粒大小的局部组织。这种方式不仅存在出血、穿孔等高风险，更因取样局限性难以反映整体病变，因此无法在临床广泛应用。这一“瓶颈”让无数患者错失早期精准治疗的机会。解决传统医学难题，心脏磁共振等无创影像技术应运而生。

为解决难题

提出“病理影像化”创新理论

中国医学科学院阜外医院赵世华团队提出“病理影像化”创新理论——通过心脏磁共振等无创影像技术，让“看不见、摸不着”的心肌病变在磁共振影像中纤毫毕现，将传统依赖病理活检的诊断模式，转变为基于影像特征的“可视化”精准判断。

这一创新理论，打通了影像与病理之间的认知壁垒，显著提升了心血管疾病的精准诊疗水平，使“看不准”的复杂心肌疾患的临床诊断准确性跃升至92　，推动了心血管疾病诊断进入“影像病理”新时代。

建立影像病理在体评估体系

让心脏组织病理诊断有证可循

多年来，赵世华团队围绕心脏组织病理特征，逐一攻克能够表征心肌疾患的宏观与微观重构的磁共振成像技术，精准捕捉心肌纤维化、水肿、微循环障碍等异常变化，建立了可量化的“病理特征影像化在体评估体系”，用技术与实力证明：无创影像不仅能“看到”病理，更能“读懂”病理。

这一突破直接改写了临床实践——通过磁共振无创表征心肌病理，让复杂心肌疾病的精准诊疗不再是“盲人摸象”。基于此，赵世华教授牵头制定了四项专家共识，推动“病理影像化”成为心血管疾病诊断的新范式。

早发现、早治疗

构建心血管疾病风险预测模型

为进一步挖掘早期可逆性心肌损伤的“蛛丝马迹”，团队将目光投向分子层面：利用高维组学筛选与信号通路解析，发现调控心肌纤维化的关键分子靶点（如钙整合素结合蛋白等），并研发靶向成纤维细胞活化蛋白的新型分子影像探针，实现早期病理过程的“在体可视化”。

进一步基于心脏磁共振数据构建的心血管疾病预后与危险分层体系，突破了传统指南仅依赖射血分数（LVEF值）的局限：通过识别心肌纤维化高危表型，为强化药物治疗、植入式心律转复除颤器植入等决策提供了客观依据，为患者的治疗和康复提供了技术支撑。

人工智能研发深度融合模型

让诊断更快、更准

为了更好地在基层单位推广应用，助力全民健康，团队创新性地提出“多分支编码结构+局部滑窗注意力机制”深度融合模型：该模型能精准提取不同模态影像的关键局部特征（如心肌瘢痕分布、心室壁运动异常），并通过跨模态隐空间对齐技术实现多维度信息的高效整合。最终，这一系统可自动诊断11种常见心脏病，准确率达93　。而原本需要418分钟完成的500例患者图像分析，如今仅需1.94分钟——效率提升200倍。该技术创新推动心脏磁共振成像技术从“专家依赖型”向“普惠型”转变，极大节省了医疗人力资源，促进了我国心血管诊疗进入智慧医疗新时代。

我们相信，在我国医学专家团队夜以继日的努力攻关下，心肌纤维化等严重威胁生命的心脏疾病的患者在诊断和治疗过程中，一定可以恢复得更好。（作者系中国医学科学院阜外医院主治医师）