發(fā)表在JMIR Cardio上的新研究揭示了人工智能 (AI) 技術(shù)在分析冠狀動(dòng)脈造影術(shù)(冠狀動(dòng)脈疾病的常見(jiàn)診斷程序)方面的巨大潛力。在韓國(guó)議政府乙支大學(xué)醫(yī)院進(jìn)行的這項(xiàng)研究由 In Tae Moon 博士領(lǐng)導(dǎo)，展示了基于 AI 的定量冠狀動(dòng)脈造影 (AI-QCA) 在增強(qiáng)臨床決策方面的力量。
該研究將 AI-QCA 與血管內(nèi)超聲 (IVUS) 進(jìn)行了比較，以驗(yàn)證其性能。IVUS 是一種廣泛使用的成像工具，用于評(píng)估冠狀動(dòng)脈狹窄病變。簡(jiǎn)而言之，這些病變會(huì)導(dǎo)致冠狀動(dòng)脈變窄并限制血液流向心臟。該分析包括來(lái)自 47 名接受 IVUS 引導(dǎo)的冠狀動(dòng)脈介入治療的患者的 54 個(gè)顯著病變。
研究人員發(fā)現(xiàn)，AI-QCA 提供了準(zhǔn)確且一致的冠狀動(dòng)脈狹窄病變測(cè)量，類似于 IVUS，因此表明它可以安全地用于臨床實(shí)踐。
AI-QCA 分析是使用 MPXA-2000 (Medipixel) 進(jìn)行的，MPXA-2000 (Medipixel) 是一種新開(kāi)發(fā)的軟件，它使用一種算法來(lái)模擬人類專家的 QCA 過(guò)程。啟用 AI 的 QCA 可以自動(dòng)分析二維血管造影圖像，從而指導(dǎo)醫(yī)生確定最佳支架尺寸。
因此，這項(xiàng)技術(shù)有可能改善患者的預(yù)后并支持臨床決策。“我們相信這種新穎的工具可以為治療醫(yī)生提供信心并幫助做出最佳的臨床決策，”該研究的主要作者 Moon 博士強(qiáng)調(diào)說(shuō)。
AI-QCA 提供了一種分析冠狀動(dòng)脈造影圖像的創(chuàng)新方法，提供自動(dòng)化和實(shí)時(shí)的洞察力。這項(xiàng)研究標(biāo)志著人工智能在改善心血管護(hù)理方面的應(yīng)用向前邁出了重要一步。雖然該研究提供了有希望的結(jié)果，但需要進(jìn)一步的研究來(lái)充分探索 AI-QCA 的臨床實(shí)用性和安全性。
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