从临床中来、到临床中去，创新成果的背后需要投入大量基础、临床研究。“以医院开发的AI 分析冠脉造影图像技术为例，该技术可自动计算血流储备分数、微循环阻力指数等参数，替代传统有创压力导丝，降低医疗成本，并辅助判断中度狭窄病变是否需介入治疗，避免过度手术。”浙大二院心血管内科常务副主任蒋峻指出，人工智能辅助诊断系统不仅有效降低了患者接受有创操作的风险与医疗费用负担，还节省了超声导管、心脏支架等医疗资源的使用，使得创新成果“更省钱、更可及”。

　　“虽部分技术在基层还未普及，但在院内的实践为科研成果走向实际应用提供了范例。”浙大二院心血管内科副主任兼心脏超声科副主任蒲朝霞表示，随着瓣膜病诊疗进展，浙大二院在十余年前已开展声学造影、无痛食道超声、三维超声等技术，并配备实时三维超声设备，提升了复杂手术（如经导管瓣膜置换）的精准度与患者舒适度。未来，她期待可以利用实时三维超声特别是心腔镜成像技术和AI 定量技术分析超声图像，解决基层医院因经验不足导致的诊断一致性差问题，实现标准化评估。