1加1大于2当人工智能遇上冠状动脉CT

目前，心血管疾病已经成为全球范围内致死率第一的病因，而冠状动脉粥样硬化性心脏病所致的血管斑块导致的血管狭窄更是影响人类生命健康的罪魁祸首之一。随着影像学检查技术的发展和普及，人工智能技术也逐渐作为一种新型工具辅助医师诊断。目前临床上最常用的评测冠脉硬化手段是多层螺旋CT血管成像技术（冠脉CTA）。

传统影像学检查

冠状动脉造影（ICA）是冠状动脉粥样硬化性心脏病诊断的金标准。由于ICA的有创性和一定的并发症，不作为常规的筛查手段。冠状动脉CTA是目前最广泛应用于诊断冠状动脉疾病的非侵入性手段。在英国胸痛管理的临床指南中，冠状动脉CTA被推荐作为一线诊断检查。

冠心病智能辅助诊断工作站后处理流程图

AI与冠状动脉斑块评价

在冠状动脉粥样硬化性心脏病中冠脉斑块性质是一个重要影响因素，如钙化斑块、软斑块、混合斑块等，特别是易损斑块的鉴别更尤为重要，因为易损斑块是导致急性冠脉综合征的最常见因素。随着AI技术的精进，冠脉斑块定性可更为准确，这对患者的治疗及预后均有重要帮助。

AI与冠状动脉狭窄评价

冠脉狭窄程度的判断在冠状动脉粥样硬化性心脏病的诊疗中尤为重要。通过AI对静息状态下CTA图像进行分析，实现了无创性判断患者是否存在功能性冠脉管腔狭窄。

基于深度学习和大量影像专家标注训练的诊断模型，可辅助医生在高效的后处理流程中，使用AI科学的量化工具判断冠脉血管供血情况。

人工智能辅助诊断冠脉CTA具有较高准确率和灵敏度，能自动识别血管，完成血管分段的标识，同时能自动完成血管狭窄和斑块性质评估，为斑块风险提供建议。AI的投入使用大大缩短了需要人工后处理重建的时间，提高了诊断效率，使得影像诊断医生从繁琐的图像后处理工作中解放出来，更加注重诊断的准确率，促进冠心病诊治标准化。心血管疾病的诊疗更依赖于多种模态的临床数据，因此未来AI模型和软件必将作为临床医生的常规辅助工具之一，与影像医生一起进入精准化医疗的时代。

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