摘要：清朝时，临江起初为封禁之地，1877年设立通化县，并设置猫耳山分防巡检，1902年设立临江县。民国时期，临江县先后隶属奉天省、伪满安东省等。

临江现为吉林省辖的一个县级市，由白山市代管，它位于吉林省东南部，地处长白山腹地，鸭绿江畔，与朝鲜民主主义人民共和国隔江相望。

临江历史悠久，早在4000多年前，肃慎、濊貊人就在此生活。唐朝时，临江划归安东都护府，后为渤海国西京鸭绿府所在。

辽、金、元、明时期，临江分别归属辽国东京道、金国东京路婆娑府、辽阳行中书省、努尔干都司辖区建州卫鸭绿江部。

清朝时，临江起初为封禁之地，1877年设立通化县，并设置猫耳山分防巡检，1902年设立临江县。民国时期，临江县先后隶属奉天省、伪满安东省等。

1945年解放后，临江先后隶属安东省、辽宁省等。1959年临江县改为浑江市，1985年设临江区，1992年撤销临江区设临江县，1993年撤县设市，由白山市代管。

临江人文底蕴深厚，这里有以采伐、放排、放山采参等为代表的长白山特色文化，满族、朝鲜族等民族文化在此交相辉映。

就在这样一个历史悠久、文化厚重的吉林白山临江，走出来了一位北京清华长庚医院教授、我国知名心血管领域专家张萍。

张萍，1965年10月出生于吉林临江，1983年9月，考入北京医科大学临床医学系本科，1989年7月毕业并获得临床医学医学学士学位后，在北京大学第三医院工作，并担任住院医师。

1992年9月，张萍在北京医科大学第三医院心血管内科攻读博士研究生，1995年7月毕业并获得医学博士学位后，在北京大学第三医院，先后担任主治医师、副主任医师、副教授、副主任医师、硕士生导师。

2003年3月起，张萍在北京大学人民医院先后担任副教授、副主任医师、硕士生导师。

2008年6月起，张萍在北京大学人民医院担任副教授、主任医师、硕士生导师、教授、主任医师、博士生导师。

2014年5月至今，张萍在北京清华长庚医院担任副院长、教授、主任医师、博士生导师。

张萍教授是我国知名心血管领域专家，长期从事心律失常、心力衰竭等心血管疾病的基础与临床研究工作。

下面就简单地介绍一下张萍教授在上述领域所取得的研究成果。

张萍教授在心律失常诊治领域取得了一系列重要研究成果。

首先，在建立诊疗关键技术体系方面。张萍教授率领研究团队开展的《遗传性心律失常诊疗关键技术体系的建立及推广应用》项目，获得2023年度华夏医学科技奖二等奖。

该项目建立了结合遗传分析和临床表型的标准化遗传性心律失常诊疗体系，填补了国内部分研究空白。

此外，张萍教授团队还建立了目前国内最大规模的LQTS数据库和最大的CPVT患者数据库，实现了LQTS患者的精准分型、风险评估和基因型指导的精准治疗，总结分析了CPVT各亚型的相关特征和精准治疗策略。

其次，在多种心律失常诊疗规范制定方面。张萍教授团队报道了中国第一例SQTS患者，总结了SQTS诊疗特征，利用CRISPR技术构建了遗传性心律失常人源性干细胞模型，发现了肽毒素在SQTS治疗中的潜在价值。

同时，她们还建立了Brugada综合征、早复极综合征等其他类型遗传性心律失常的诊疗规范，为这些疾病的临床诊治提供了重要依据。

- 尤其值得一提的是，在第73届美国心脏病学会科学年会上，张萍教授团队发布了采用左心交感神经切除术成功治疗2型和13型长QT综合征患者的研究成果。

该项技术为长QT综合征的治疗提供了新的思路和希望，为无法耐受药物治疗或不适合植入ICD的患者提供了新的治疗选择。

2025年8月30日，张萍教授团队在ESC 2025上汇报了院内获得性长QT综合征患者的临床特征及机器学习预测模型的建立情况。

该研究通过XGBoost算法构建的预测模型表现出优异的性能，有助于医务人员识别易发生QT间期延长的高危患者，从而主动管理可逆性危险因素。

最后，张萍教授从事心律失常介入治疗20余年，完成导管消融（室上速、房速、房扑/房颤、室速等）及器械置入治疗（起搏器、ICD、CRT/CRT - D、皮下ICD等）手术数千例，特别在猝死高危人群和心衰的器械治疗、优化管理方面拥有丰富的经验。

张萍教授在心血管人工智能技术研发领域取得了多项重要研究成果。

例如，在开发基于数字化预判决策的ECMO技术方面。张萍教授负责的“基于数字化预判决策适用于心源性休克的体外膜肺氧合器”项目获得2024年度首都医学科技创新成果转化优促计划赋能项目立项。

该项目通过建立面向心源性休克的数字化模型和大数据平台，开发基于数字化预判决策技术的人工智能，并将其搭载至ECMO上，可有效辅助医生制定最佳治疗策略，减少对专业技术人员数量的依赖，加速ECMO技术的普及和应用。

又如，在建立药物心脏安全性评价体系方面。张萍教授团队致力于解决药物研发及临床应用中药物心脏安全性问题。

她们通过构建多模态数据库并应用先进的Transformer架构算法，研发出一种基于临床预测的药物心脏安全性大模型，并对新药和上市药物进行多中心验证，以确保该体系的有效性与可靠性。

尤其，张萍教授与卢元等人使用自组装策略制备了具有高气体敏感性和光响应性的黑磷和二维碳化物的异质结构复合物，基于此构建了光激活虚拟传感器阵列，并进一步组装成即时气体传感平台。

此外，她们还引入了机器学习算法来帮助该平台检测和识别呼吸样本的信号以诊断冠心病，对来自健康人和冠心病志愿者的呼吸气味检测准确率达到69.2%。

最后，张萍教授团队开展了心血管慢病中的数字疗法（DTx）相关研究。

该研究包括高血压、糖尿病、冠心病、心力衰竭等，应用多模态AI驱动患病风险预警，期待打通可穿戴设备、小程序之间的数据通路，建立大数据驱动的个性化主动健康管理模型。

您同意我的观点吗？如果我说的，正是您所想的，请关注、点赞、转发、分享、收藏！

由于平台规则，只有当您跟我有更多互动的时候，才会被认定为铁粉。如果您喜欢我的文章，可以点个“关注”，成为铁粉后能第一时间收到文章推送；本文仅在今日头条首发，请勿搬运。#秋季打卡生活季#​

来源：朱萧俊说健康一点号