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跨模态对比学习：用ECG无创预测严重冠状动脉狭窄
冠状动脉狭窄是常见的心血管疾病，严重且未经治疗的病例会显著增加心脏病发作风险。目前，冠脉造影仍是诊断狭窄的金标准，但其有创、耗时且成本高昂，通常仅对有症状或前期检查提示高风险的患者使用。这导致一部分无症状患者可能被漏诊。
针对这一痛点，研究团队提出了 StenCE 预训练框架，通过跨模态对比学习，将心电图（ECG）与冠脉造影（X-ray Angiography）表征对齐，使模型能够直接从ECG信号中提取与狭窄相关的特征，从而实现对严重狭窄的无创风险分层。
方法亮点
StenCE 的核心在于利用对比学习，迫使ECG编码器学习到与造影特征一致的表征。具体而言，模型将同一患者的ECG和造影图像视为正样本对，不同患者的样本为负样本对，通过最大化正样本对的相似度、最小化负样本对的相似度，让ECG编码器捕捉到造影中可观察到的狭窄信号。
实验在多个狭窄严重程度阈值下进行评估，并与多种ECG编码器（如ResNet、Transformer等）结合。结果显示，StenCE 预训练后的模型在所有编码器上均取得一致提升，且超越了此前的工作。更重要的是，这是首个在严重狭窄分类任务上达到高性能的方法，证明了ECG中确实存在可用于狭窄诊断的信号。
临床价值
ECG检查快速、廉价、无创，且常用于常规体检和门诊，覆盖大量无症状人群。如果能够通过ECG初步筛选出高风险患者，再建议其进行冠脉造影，将大幅减少不必要的侵入检查，同时提高早期检出率。StenCE 的提出正是朝着这一目标迈出的关键一步。
局限与展望
目前研究仍处于预训练阶段，真实临床部署还需考虑数据多样性、模型泛化性以及多中心验证。此外，ECG信号中的狭窄相关特征是否具有生理可解释性，也是后续值得探索的方向。
代码已开源（见论文链接），为后续研究提供了基础。