人工智能辅助的“心脏疾病”精准快速诊断

发布时间：

2025-03-01

近年来，中国企业积极投入人工智能医学影像软件在心血管疾病领域的应用研究，已有多款产品获批上市，主要聚焦于冠状动脉CT血管成像和心电图辅助分析等细分领域。

基于人工智能的医学影像软件应用于冠状动脉CT血管成像（CCTA）时，能够提升图像质量并实现自动化测量。传统方法，如提高辐射剂量或采用迭代重建算法，可在一定程度上降低噪声；然而，当将人工智能用于CCTA图像重建时，深度学习模型可有效抑制噪声、改善图像质量，从而降低高剂量辐射暴露可能带来的风险。在进行CCTA检查前，通常会先完成一次非增强CT扫描，以获取冠状动脉钙化积分（CACS）。人工智能模型可以直接基于CCTA数据自动计算CACS，从而简化CCTA检查流程并减少辐射暴露。此外，在CCTA中对钙化斑块进行检测与评估时，人工智能辅助可显著缩短检查时间。在冠状动脉狭窄的定量评估方面，临床主要依赖于目测直径测量：通过比较病变部位直径与病变近端及远端正常直径的缩小百分比来判定狭窄程度，并依据冠状动脉疾病报告与数据系统（CAD-RADS）分级标准进行严重程度分层。值得注意的是，作为评价冠状动脉血流的指标——冠状动脉血流储备分数（FFR），传统上需通过有创性冠状动脉造影进行测量；而借助人工智能技术，则可通过AI算法实现三维重建，并结合计算流体力学模拟，进而推算出相应的FFR值。