人工智能工具预测流向心脏的血流量减少

Cedars-Sinai 的研究人员及其同事开发了一种人工智能 (AI) 工具，该工具使用计算机断层扫描 (CT) 扫描来识别有心脏血流减少风险的患者。该工具能够准确预测冠状动脉和心肌内的血流减少。

这种人工智能工具的优势在于，它可能会在常规患者就诊期间实时用于 CT 扫描，以帮助医生确定治疗计划的下一步。该团队的研究已发表在《循环：心血管成像》杂志上。

冠状动脉阻塞通常是由于脂肪斑块的积聚而发生的。这可能会限制血液流向心脏，导致胸痛、心脏病发作，甚至死亡。确定哪些动脉有血流减少的风险有助于告知医生哪些患者应转诊进行后续检查或放置支架。

目前诊断冠状动脉血流减少的临床标准称为有创血流储备分数(FFR)。它测量动脉内的压力下降，从而计算每次阻塞限制血流的程度。同时，心脏正电子发射断层扫描 (PET) 扫描是一种成像测试，它使用放射性示踪剂来寻找心肌中血流减少的情况。

研究人员分析了 203 名参加过一项名为 PACIFIC 试验的先前研究的患者的数据。作为 PACIFIC 试验的一部分，所有患者都在两周内接受了多项检查，包括冠状动脉 CT 扫描、带 FFR 的侵入性冠状动脉造影和心脏 PET 扫描。研究人员开发了一种人工智能工具，可以分析冠状动脉 CT 扫描中斑块的特征，然后预测有创 FFR 和 PET 扫描中血流减少的可能性。

这组作者说，这种人工智能工具可以被纳入冠状动脉 CT 扫描的常规分析中。在患者就诊期间掌握这些信息可以帮助医生了解哪些患者可以进行进一步测试，例如非侵入性压力测试或侵入性冠状动脉造影。对于一些患者来说，这意味着避免侵入性测试。

“冠状动脉 CT 血管造影是胸痛的一线检查，因为它使我们能够测量动脉粥样硬化斑块和狭窄，”生物医学成像研究所定量图像分析实验室主任 Damini Dey 博士说。 Cedars-Sinai 的生物医学科学和医学教授，该研究的通讯作者。“如果我们能够将 CTA 斑块数据与狭窄与 AI 相结合来预测受损的 FFR，我们就可以正确地对患者进行风险分层，以实现狭窄的功能意义。”

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