心血管代谢性疾病严重威胁人类健康，已成为中国面临的重大公共卫生问题。人工智能通过整合基因组学、代谢组学、影像学、电子健康记录以及智能监测设备产生的实时数据，突破传统单维度分析的局限，能够构建个体化动态模型，为心血管代谢性疾病的预防和管理提供了重要契机。从早期预警、筛查诊断到治疗策略的优化，人工智能依托数字化监测管理体系，制定个性化策略，识别疾病风险，预测疾病发生，从而实现早期积极干预。文章探讨并总结了当前人工智能在心血管代谢疾病领域的应用和未来前景，以探索其在疾病防控中的新途径。

泛血管疾病（95%为动脉粥样硬化）是中国人群最常见的死亡原因，超过所有死亡的40%。包括血脂异常、血糖代谢异常、高血压、超重和肥胖等在内的代谢危险因素对泛血管疾病的发生、发展和转归具有重要影响。代谢异常需要综合管理，联合达标，养成良好的生活方式，采取以他汀类药物为基础、必要时联合其他降脂药物以实现低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）达标的降脂治疗，优选胰高血糖素样肽-1受体激动剂（glucagon-like peptide-1 receptor agonist，GLP-1RA）和钠-葡萄糖共转运蛋白 2 抑制剂（sodium-glucose transporter 2 inhibitor，SGLT2i）的降糖治疗，以 130/80mmHg（1 mmHg=0.133 kPa）为目标血压的降压治疗，及保持理想的体质指数（18.5~23.9 kg/m2）。

内脏脂肪在心血管代谢性疾病中的作用日益受到关注，但在临床防治体系中尚未得到足够重视。现有防治策略多以血压、血糖和血脂为核心指标，忽视了脂肪分布异常这一上游危险因素。制约内脏脂肪管理应用的主要问题并不是检测手段的缺乏，而是风险识别和主动评估的意识不足。加强医师教育培训、推广内脏脂肪指数及肾周脂肪等影像学评估，并探索针对内脏脂肪的诊断、药物和器械创新研发，有助于提高心血管代谢性疾病的早期识别和防控水平。对于存在腹型肥胖、正常体重肥胖或代谢异常而传统指标不典型的患者，应常规考虑内脏脂肪相关风险的评估与干预。

盐敏感性高血压是高盐饮食下血压显著升高的高血压类型，为心、肾靶器官功能损伤及远期心血管疾病死亡的重要风险因素，在中国高盐饮食背景下对其的防控意义重大。盐敏感性高血压临床诊断金标准为急性与慢性盐负荷试验，但前者重复性欠佳、有不良反应风险，后者繁琐耗时，均难用于临床实践。文章从盐敏感性高血压的临床诊断方法、影响因素、临床特点、现行干预管理方法以及未来潜在新的干预靶点和研究方向进行了阐述，希望能够帮助进一步深化盐敏感性高血压的临床管理理念和提高诊治水平。

：心血管代谢性疾病（cardiometabolic diseases，CMD）日益成为全球公共健康挑战，其发病机制复杂，涵盖胰岛素抵抗、慢性炎症和动脉硬化等代谢异常。运动作为非药物干预方式，具备多靶点调控优势，从预防到全路径治疗CMD均展现出显著成效。文章阐述了运动对CMD的生理机制、临床干预形式，并通过心肺运动试验指导个体化运动处方制定原则及实施策略，并探讨当前在资源分布、依从性和精准管理方面的挑战。结合近年来数字技术与精准康复的新进展，提出构建多学科整合、科技支持、政策推动的全路径闭环管理模式。运动不仅是健康生活方式的组成，更是“多靶点、全路径”改善CMD患者预后的有效治疗手段，更应成为慢病防控中的标准干预路径。

血脂异常作为心血管代谢性疾病的核心病理因素，与高血压、2型糖尿病、冠心病等多系统疾病存在复杂的交互关联。文章系统探讨了血脂紊乱在心血管代谢性疾病中的潜在机制（如内皮功能障碍和炎症激活），并通过孟德尔随机化研究证实了血脂水平与心血管事件的因果关联。在2型糖尿病中，血脂异常与胰岛素抵抗形成双向恶性循环，尤其在合并高血压患者中，脂蛋白颗粒变化显著增加心血管残余风险。尽管当前降脂策略（如他汀类药物）已显著降低心血管负担，但指南优化治疗下仍存在残余风险，这促使研究者探索新型靶点：前蛋白转化酶枯草溶菌素9（PCSK9）抑制剂、脂蛋白（a）调控剂及促消退脂质介质等新兴药物显示出转化潜力。此外，血脂波动性被证实独立于平均水平影响心血管预后，强化了长期稳定管理的重要性。针对代谢综合征和糖尿病患者的联合降脂策略（如贝特类与他汀联用）及个体化目标值设定［包括低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）、甘油三酯和高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）的综合调控］成为优化治疗的关键方向。未来研究需整合脂质组学技术，通过识别敏感分子标志物，开发精准干预手段，同时解决特殊人群（如他汀不耐受患者）的治疗难题，以进一步降低全球心血管代谢性疾病的负担。

本文为《中国糖尿病防治指南（2024版）》的二次发表（节选），文章首次发表于中华糖尿病杂志，2025，17（1）：16-139.