随着心血管介入诊疗从传统影像学评估向功能学精准判断不断深化，血流动力学参数正成为优化PCI决策的重要依据。深圳北芯生命科技股份有限公司（以下简称"北芯生命"）主办的INSIGHT FORUM 2025汇聚来自欧亚20国的医疗专家，围绕冠脉功能学指导优化PCI诊疗等前沿议题展开深入交流。。 北芯生命在功能学评估领域的技术创新正助力临床实践迈向标准化。在论坛中，专家指出FFR、IMR、CFR等核心指标在精准评估病情和优化介入决策中的关键作用得到进一步明确。北芯生命通过技术创新，为功能学评估从辅助诊断工具发展为兼具预后评估价值的核心技术提供了重要支撑。 北芯生命创始人宋亮博士在论坛中表示：“在医疗健康领域的创新实践中，协作是推动变革的核心动力。INSIGHT FORUM 2025倡导的‘连接、创新、团结’理念，与北芯‘用创新和品质改善生命健康’的使命共同凸显协同价值。从临床需求出发，进一步拓宽创新边界。目前，北芯智能化心血管精准介入解决方案已惠及35万名患者，覆盖64国，服务全球2000余家医疗中心，预计2025年将改善25万余人的生命健康。这印证医疗创新本质：通过跨领域协同将临床洞察转化为技术突破，以目标驱动创新回应生命健康深层需求。” 冠脉功能学评估以FFR（血流储备分数)、IMR（微循环阻力指数)、CFR（冠脉血流储备)为核心，是精准评估患者病情与优化介入决策的关键。欧洲经皮心血管介入协会（EAPCI）前主席Emanuele Barbato教授指出，“单纯依赖血管远端的FFR值反馈，难以全面反映复杂病变的功能学意义；在临床实践中，对长段弥漫性病变的功能学评估不足，可能导致血运重建不彻底，增加患者术后残余心绞痛风险，影响长期预后。因此，将Pullback整合至FFR标准评估流程中，可实现对冠状动脉全程病变的血流动力学特征精准解析。而对于冠脉造影无显著阻塞性病变的患者，应系统评估心外膜血管痉挛和微血管功能障碍，IMR所提供的功能学指标是明确MINOCA/INOCA病因的关键依据。” 浙江大学医学院附属第二医院董樑教授则通过临床案例强调了功能学评估的必要性，“传统冠脉介入策略往往过度依赖解剖学狭窄评估，而忽视病变狭窄背后的功能学意义，导致部分患者接受了不必要的反复血运重建。我院曾收治一例典型病例：患者先后经历11次PCI手术并植入10枚支架，最终因ACS（急性冠脉综合征）引发心源性休克而需ECMO（体外膜肺氧合）支持治疗。这一案例深刻揭示了过度干预的潜在风险，也凸显了构建'影像-功能学整合评估体系'的重要性——这正是精准PCI的核心所在。” 来自比利时AZORG医院的Carlos Collet教授表示，“冠脉功能学已从单纯的诊断工具发展为兼具预后评估价值的核心技术，获得欧美及中国指南的IA类推荐，全球年应用量突破40万例并持续增长。临床实践显示，解剖学与功能学评估存在显著差异：约25%造影显示'成功'的PCI术后患者仍存在残余心绞痛，而术后FFR≤0.85的患者临床事件风险显著增加60%。基于INSIGHTFUL-FFR国际多中心临床试验数据，我们创新性地采用术前FFR/NHPR联合术后FFR评估的优化策略，使PCI决策更精准，推动冠心病管理向功能学导向转变。” 复旦大学附属中山医院的李晨光教授认为，“FFR的临床应用需建立全面标准化体系：术前应将其作为评估心肌缺血程度、指导 PCI决策的核心指标，为治疗策略制定提供关键依据；术中通过分析 FFR 回撤曲线精准解析病变特征，以此筛选PCI、CABG（冠状动脉搭桥术）或OMT（优化药物治疗）的适用场景，同时可探索药物涂层球囊等辅助手段，进一步提升手术效能；术后需常规监测以评估血运重建效果，并为长期预后预测提供参考。” 在微循环评估领域，北芯首创的多传感器multisensor-iMR（m-iMR）技术通过双温度传感器设计，突破了传统工具稳定性不足和重复性差等瓶颈，可校正血管中心线流速，对此，上海交通大学医学院附属瑞金医院王晓群教授表示，“这一技术能够有效规避因导管贴壁导致的热稀释时间延长，更真实地反映微循环阻力状态，为冠心病综合治疗策略提供精准支撑。” 展开全文 天津市胸科医院的王林教授认为，“当前PCI术后存在'解剖学成功≠功能学成功'的临床困境：即使DES（药物洗脱支架）术后造影显示支架贴壁良好且冠脉血流正常，仍有部分患者出现残余心绞痛，主要与未被识别的微循环功能障碍有关。传统微循环评估方法存在可重复性差、操作不稳定等局限，而m-iMR技术显著提升了测量的精准性和可靠性。建议对术后残余心绞痛患者常规进行IMR检测，全面评估微循环阻力异常，避免仅关注心外膜血管而遗漏微循环病变。” 德累斯顿大学附属医院Felix Woitek教授发言，“在CHIP/CTO-PCI治疗中，功能性SYNTAX评分可优化缺血性心脏病患者的危险分层，功能学指导策略显著改善患者预后。CTO-PCI术后，供体血管的‘灰色区域’狭窄可能因窃血现象而失去血流动力学意义。通过术后功能学评估（如cRR>0.9），可避免对无显著压力阶差的弥漫性病变植入长支架，从而优化治疗决策。研究表明，cRR数值越高，患者临床结局越好。” 来自波兰国家心脏病研究所的Maksymilian Opolski教授表示，“基于压力微导管的FFR评估为冠心病诊疗提供了新选择，但必须重视弥漫性与局灶性CAD（冠状动脉疾病）的病理生理差异。研究表明，弥漫性CAD患者的血流动力学改善和长期预后显著劣于局灶性病变，盲目采用多枚长支架的PCI策略可能较CABG更具劣势。因此，临床实践中需通过多模态评估（如FFR回撤曲线+腔内影像）精准区分病变类型，严格把握PCI适应证，践行'精准干预关键病变'的治疗理念，以降低支架内再狭窄风险并改善患者预后。” 北芯生命通过持续的技术创新，推动功能学评估在重塑PCI精准诊疗标准方面发挥重要作用。未来，随着功能学评估技术的深入应用，北芯生命将继续为提升PCI诊疗精准度提供技术支持，为心血管介入诊疗领域的发展注入新的动力。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多