9月20日，在中华医学会第二十七次心血管年会、第二十三次介入心脏病学大会及2025长安心血管病学大会中，“人工智能AI-OCT在PCI精准诊疗应用专题会”于西安隆重举行。众多心血管介入领域的权威专家齐聚一堂，共同见证了基于大模型技术的InsightNow™麒光人工智能AI OCT基底模型与DBdata心血管数据库的正式发布，腔内影像引导的精准介入治疗迈入“大模型”赋能的新纪元。
袁祖贻教授回顾了心脏介入技术的发展历程，指出从球囊扩张到支架植入，再到影像引导，每一次进步都让治疗更精准。并且分享了西安交通大学第一附属医院在AI方面的探索和国产公司之间的合作。AI OCT的引入，让我们真正进入腔内影像“智能诊疗”时代。
在全场嘉宾的共同见证下，袁祖贻教授、吴永健教授、荆志成教授、侯旭敏教授、柏勇平教授、郭宁教授、苑海涛教授、吴小凡教授、李妍教授、宋雷教授、李晨光教授等专家共启人工智能OCT基底模型与DBdata心血管数据库发布，腔内影像智能化诊疗正式进入“大模型时代。
前沿论坛
从“信息呈现”到“临床洞见”的质的飞跃
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吴小凡教授指出，当前心脏介入手术信息量大、决策复杂，高度依赖医生经验。而AI-OCT系统实现了从“看图像”到“出方案”的跨越：
✅ 实时手术信息总结指引：手术中实时整理诊断信息，提供关键指标与建议；
✅ 循证决策：严格遵循专家共识与指南，提出治疗决策建议；
✅ 全程可追溯：数据库动态补充，每一条建议都有据可查，安全可靠；
✅ 全离线运行：数据本地处理，保障隐私与稳定。
该系统采用“小模型+大数据+大模型”架构：小模型精准读图，大模型综合推理，依托高质量的心血管数据库结合RAG技术提供从评估到策略的全流程支持。
吴登生教授发布国产首个心血管数据库系统，高质量、结构化、实时更新的临床数据是发展可靠医疗AI的命脉。DBdata心血管数据库的建立，正是为了破解数据孤岛与数据质量参差不齐的难题。该数据库整合了海量的多中心、高质量数据，为AI模型的训练和验证提供了坚实的基础。吴教授强调，通过将DBdata与先进的AI算法相结合，能够将顶尖专家的智慧与经验转化为标准化的决策模型，真正实现优质医疗资源的普惠与均质化，让基层和青年医师也能站在巨人的肩膀上，为患者提供同质化的高水平诊疗服务。
圆桌讨论
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在热烈的圆桌讨论中，各位专家围绕如何定义AI临床角色与决策边界及如何实现AI透明决策与提升临床信任两个话题展开了深入交流。
吴永健教授
凭借其深厚的临床经验，明确指出，AI产品的研发过程是紧密依托于临床实践的。这些产品不仅源于临床的实际需求，更是在临床环境中逐步成形和完善，最终目的是为了赋能临床，提升医疗服务的质量和效率。展望未来，吴教授强调，AI OCT产品的发展将依赖于持续的优化和打磨，通过不断的技术迭代和临床验证，最终实现个性化的精准应用。
荆志成教授
从AI在导航、棋类和医疗领域的应用如何取代人类对复杂知识和经验的依赖举例，指出随着技术发展，AI OCT能够帮助大多数临床医生准确判断手术适应症和禁忌症以提高标准化、可重复的医疗任务的诊疗一致性，但无法替代人类在医学创新方面的独特作用，特别是在开创全新疗法或实现革命性技术突破方面，仍需依赖医生的独立思考与创新能力。
柏勇平教授
指出，在AI OCT技术不断渗透并广泛应用于各类医疗场景的过程中，我们应当秉持一种全面接纳和积极拥抱的态度。与此同时，他也强调，不能忽视医生在临床实践中所积累的宝贵经验和独特智慧。只有将AI的高效计算与医生的临床智慧有机结合，才能最大限度地发挥AI技术的潜力，从而助力我们在医疗领域实现更多以往难以企及的工作场景，推动医疗服务的创新与进步。
吴小凡教授
作为主持人进行了精彩总结，她指出，AI OCT技术代表了腔内影像发展的未来方向。通过智能化的决策支持，不仅能够提升个体医师的诊疗水平，更重要的是能够推动整个行业向标准化、精准化、同质化方向发展，真正实现血管介入的高质量发展目标。
专题分享
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专业模型显著优于通用模型
由空军军医大学唐都医院李妍教授团队开展的临床试验，将基于RAG技术的AI OCT系统与通用语言模型ChatGPT-5进行了头对头比较。研究纳入96例患者的160组OCT数据，以术中实际手术策略为金标准进行评分。结果显示，AI OCT的决策一致性平均分（4.34分）显著高于ChatGPT-5（3.61分，P<0.001），充分证明了为特定医疗领域打造的专业认知模型，在决策可靠性上超过通用型模型。
构建标准化“安全基线”
中国医学科学院阜外医院宋雷教授团队的临床验证，旨在评估AI OCT策略与临床专家决策的一致性。研究证实，在常规PCI手术中，AI OCT展现了强大的规范化决策能力，在多个核心维度与专家决策高度吻合。宋雷教授总结，AI OCT能够在短时间内完成复杂的图像解读与决策，为治疗提供了标准化的“安全基线”，在提升临床效率与同质化方面具备坚实的辅助价值 。
有效跨越“经验鸿沟”
复旦大学附属中山医院李晨光教授团队的研究，创新性地评估了AI OCT在辅助青年医师决策中的作用。研究对比发现，AI OCT的决策一致性与有OCT辅助的青年医师无显著差异，但两者均显著优于仅依赖传统造影的青年医师。该研究有力证明，AI OCT能有效赋能青年及基层医师，使其决策水平快速达到精准影像指导下的专业水准，真正实现“跨越经验鸿沟。
这项实验充分证明了AI OCT在三个关键领域的重要价值：一是应对复杂挑战，有效辅助医生处理现代PCI中海量的影像数据与复杂的临床场景；二是赋能基层、青年医师，提升经验不足医生在PCI关键决策上的准确性；三是推动精准普及，通过标准化的决策支持，为OCT技术在更广泛的基层医院落地应用铺平道路。
圆桌讨论
多模态AI OCT的未来展望与应用探索
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在第二轮圆桌讨论中，专家们就AI OCT技术的未来发展方向和应用前景进行了深入探讨。
宋雷教授
从临床实用性角度分析了AI OCT的应用前景，指出，AI OCT技术的最终目标应该是通过智能化简化复杂的临床流程，提升医师的工作效率。AI OCT技术的普及应用将有效推动优质医疗资源的下沉，让基层医院也能享受到顶级专家的诊疗水准。这对于实现医疗服务的均质化发展具有重要意义。
侯旭敏教授
从医院管理的角度展望了AI OCT的应用前景。她指出，展望下一代AI OCT系统应集成更多临床实用硬件功能，呼吁从政府和管理层面打破数据壁垒，建立有效的数据共享机制，促进精准医疗实现，从制度化补充AI应用规范，并优先整理明确的技术路径以推动标准化建设。
李晨光教授
基于临床应用视角指出，人工智能（AI）系统的可靠性取决于训练数据的质量以及算法的科学性，需具备数据透明性，并重视人机交互模式。未来的AI OCT系统应更具普及性，在策略选择模式上更具前瞻性。
李妍教授
作为主持人进行了总结，随着技术的不断完善和临床数据的持续积累，AI OCT系统将在复杂病变识别、个性化治疗方案制定、术后效果评估等多个方面发挥更加重要的作用。我们正处在一个从经验医学向循证医学，再向精准化、智能化医学跨越的伟大时代，期待这些创新技术能够为更多心血管病患者带来健康的福音。
InsightNow™麒光人工智能AI OCT基底模型是基于微光医疗OCT系统研发的新一代腔内影像OCT辅助决策智能系统。把分散的腔内影像诊断信息，管腔直径、罪犯病变、FFR、斑块性质等病变信息整合为治疗策略，形成辅助治疗方案，可基于windows系统，搭载在OCT平台上的独立科研软件，与各医院联合开发形成不同版本。