一个关于 “基于人工智能的心血管疾病早期预测模型研究” 自然基金申请书立项依据部分的范例：

立项依据

一、引言

心血管疾病（CVD）已成为全球范围内导致死亡和残疾的首要病因。据世界卫生组织统计，每年约有 1790 万人死于心血管疾病，占全球死亡人数的 31%。在我国，心血管疾病的发病率和患病率也呈逐年上升趋势，给社会和家庭带来了沉重的经济负担和心理压力。早期准确预测心血管疾病的发生风险，对于实施有效的预防措施、改善患者预后以及降低医疗成本具有极为重要的意义。随着信息技术和人工智能技术的飞速发展，利用大数据和智能算法构建心血管疾病早期预测模型成为当前心血管领域研究的前沿热点之一。

二、国内外研究现状综述

（一）传统心血管疾病风险评估方法

传统的心血管疾病风险评估主要依赖于基于临床指标的评分模型，如弗明汉风险评分（Framingham Risk Score，FRS）和欧洲心血管疾病风险评分（European SCORE）等。这些模型通过综合考虑年龄、性别、血压、血脂、吸烟史等传统危险因素，计算个体在未来一定时间内发生心血管疾病的概率。例如，FRS 已在临床实践中广泛应用多年，为心血管疾病的一级预防提供了重要的决策依据。然而，这些传统模型存在一定的局限性，它们主要基于线性回归分析，难以处理复杂的非线性关系和多因素交互作用，对于一些低风险但实际发病风险较高的个体可能存在误判，并且对新出现的危险因素（如炎症标志物、基因多态性等）的纳入相对滞后。

（二）基于生物标志物的心血管疾病研究

近年来，随着生物医学技术的不断进步，越来越多的心血管疾病相关生物标志物被发现，如高敏 C 反应蛋白（hs-CRP）、脑钠肽（BNP）、同型半胱氨酸（Hcy）等。这些生物标志物在心血管疾病的诊断、预后评估和风险预测方面具有潜在的应用价值。例如，多项研究表明 hs-CRP 水平升高与心血管疾病的发生风险密切相关，可作为独立的预测因子。一些研究尝试将生物标志物纳入传统风险评估模型中，以提高模型的预测准确性。但目前对于生物标志物的选择和组合仍缺乏统一的标准，不同研究结果存在一定的差异，且生物标志物检测成本相对较高，在大规模人群筛查中的应用受到限制。

（三）人工智能在医学领域的应用现状

人工智能技术，尤其是机器学习和深度学习算法，在医学图像分析、疾病诊断、药物研发等领域取得了显著的成果。在心血管疾病研究方面，已有研究利用人工智能算法对心电图（ECG）、心脏超声图像等进行分析，以辅助诊断心血管疾病。例如，深度学习算法在自动识别心电图异常节律方面表现出较高的准确性，能够快速筛查出潜在的心律失常患者。此外，一些研究开始探索利用人工智能算法对临床数据进行挖掘，构建心血管疾病风险预测模型。如基于支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等机器学习算法的模型在预测心血管疾病发生风险方面取得了一定的进展，但这些模型在处理大规模、多模态数据以及模型的可解释性方面仍面临挑战。

三、研究空白与问题提出

（一）现有风险评估模型的不足

尽管传统风险评估模型和基于生物标志物的模型在心血管疾病风险预测方面有一定的应用，但它们均未能充分利用现代医疗中产生的海量多源数据，如电子病历（EHR）中的文本信息、连续监测的生理数据（如动态血压、心率变异性等）以及影像数据（如冠状动脉 CT 血管造影）等。这些数据蕴含着丰富的信息，但由于其复杂性和多样性，传统方法难以有效整合和挖掘。此外，现有模型在预测准确性、对个体差异的适应性以及对疾病早期亚临床阶段的识别能力方面仍有待提高。

（二）人工智能模型面临的挑战

当前人工智能在心血管疾病预测中的应用虽然取得了一些进展，但仍存在诸多问题。首先，大多数模型仅基于单一类型的数据（如临床指标或影像数据）进行构建，未能充分发挥多模态数据融合的优势。其次，深度学习模型通常被视为 “黑箱” 模型，其决策过程难以解释，这在临床应用中可能导致医生对模型结果的信任度降低。再者，现有模型在泛化能力方面存在不足，即在一个数据集上训练得到的模型难以直接应用于其他不同来源或特征分布的数据，限制了模型的推广和应用。

（三）本研究拟解决的关键问题

本研究旨在构建一种基于人工智能的心血管疾病早期预测模型，以克服现有风险评估模型和人工智能模型在心血管疾病预测中的局限性。具体而言，我们将重点解决以下几个关键问题：一是如何有效地整合和处理多源异构的心血管疾病相关数据，包括临床数据、生物标志物数据、影像数据以及文本数据等，充分挖掘数据中的潜在信息；二是开发创新的人工智能算法架构，提高模型的预测准确性和泛化能力，同时增强模型的可解释性，使其能够为临床决策提供可靠的依据；三是通过大规模前瞻性队列研究，验证模型在不同人群中的有效性和可靠性，为心血管疾病的早期预防和精准医疗提供有力的支持。

四、研究意义阐述

（一）科学意义

本研究将推动心血管疾病风险预测领域的理论创新和技术进步。通过整合多源异构数据和开发新型人工智能算法，深入探索心血管疾病发生发展的复杂机制和规律，为心血管疾病的基础研究提供新的思路和方法。同时，本研究有助于促进医学与计算机科学、数据科学等多学科的交叉融合，拓展人工智能在医学领域的应用范围，丰富和完善心血管疾病预测模型的理论体系。

（二）应用价值

从应用层面来看，本研究构建的心血管疾病早期预测模型具有重要的临床价值和社会意义。在临床实践中，该模型能够辅助医生更准确地识别心血管疾病高危人群，提前制定个性化的预防和治疗方案，从而降低心血管疾病的发病率和死亡率。对于患者而言，早期预测和干预可以显著改善其生活质量，减轻疾病负担。此外，该模型的应用还可以优化医疗资源配置，提高医疗服务的效率和质量，为医疗卫生政策的制定提供科学依据，具有广泛的社会效益和经济效益。

通过以上立项依据的阐述，旨在向评审专家清晰地展示本研究的背景、国内外研究现状、研究空白与问题以及研究的重要意义，从而说明本研究的必要性和可行性，为获得自然基金资助提供有力的支持。