墨西哥裔心脏病专家弗朗西斯科·洛佩斯-希门尼斯（Francisco López-Jiménez）带领团队利用人工智能（AI），在数秒内精准测量包裹心脏的脂肪，显著提升心血管疾病风险预测能力。
传统体重和身体质量指数（IMC）无法反映内脏脂肪堆积情况。一些外表瘦削的人，可能已深陷“瘦外胖内”（TOFI：delgado por fuera, gordo por dentro）危机——体内脂肪缠绕心脏与器官，引发慢性炎症，加速动脉硬化。
包裹心脏的脂肪并非惰性组织，而是一种活跃的“代谢器官”，会释放炎症因子，直接损害心血管系统。过去，医生需手动分析CT扫描图像，耗时约半小时，难以普及。新开发的AI算法可自动读取患者已有的影像资料，快速量化心脏周围脂肪，识别高血压、糖尿病或吸烟等传统风险因素之外的潜在患者。
洛佩斯-希门尼斯来自瓜纳华托大学（Universidad de Guanajuato）医学院，现为美国梅奥诊所（Clínica Mayo）心血管与人工智能研究权威。他早年研究已证实：即使体重正常，若肌肉量低、内脏脂肪高，心血管死亡风险与临床肥胖者相当。
AI的突破不止于此。团队在训练算法识别心力衰竭时发现，仅凭心电图信号，机器就能准确判断患者性别，并估算其“生物年龄”。吸烟或缺乏运动者，AI判定其心脏更“老”；反之则更年轻。临床随访证实，AI判定心脏老化者，死亡率显著更高。
目前该技术已能比传统指标更准确预测心梗风险。然而，如何针对性清除心脏周围的脂肪仍是医学难题。现有运动方案无法精准减除特定器官脂肪，新型GLP-1类药物是否优先溶解此部位脂肪，尚无定论。
“我们还不知道脂肪减退的生物学规则，”洛佩斯-希门尼斯坦言，“这是个好问题，我们得继续探索。”
科学已能看见心脏的隐形威胁，但如何解除它，仍是下一步挑战。
【背景注释】
弗朗西斯科·洛佩斯-希门尼斯（Francisco López-Jiménez）：墨西哥裔心脏病专家，现任职于美国梅奥诊所（Clínica Mayo）
瓜纳华托大学（Universidad de Guanajuato）：墨西哥著名公立大学，位于瓜纳华托州
梅奥诊所（Clínica Mayo）：美国顶尖医疗机构，总部位于明尼苏达州，以综合医疗与研究闻名
