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用AI预测冠心病发病几率,上海市一医院与联影智能合作成果登上国际顶刊

昨天,上海市第一人民医院与联影智能合作完成的论文登上医学影像领域的国际顶尖期刊《放射学》。这项研究开发并验证了一款可自动量化心肌血流状况的CT心肌灌注成像AI深度学习模型,它能辅助医生准确诊断患者心肌缺血程度,其衍生的缺血心肌体积百分比指数可作为预测不良心血管事件发生概率的重要参考,帮助医生预判患者发病几率,进而制定个性化治疗方案。

《中国心血管健康与疾病报告2024》显示,我国冠心病患者高达1139万人。在冠心病诊断过程中,精确评估血管状况和心肌缺血程度尤为重要。上海市第一人民医院放射科主任、论文通讯作者张佳胤介绍,目前,在临床中较多采用冠脉CT血管成像作为评估冠脉疾病的无创性方法,这种检查方法无法直接评估心肌是否缺血及缺血程度,诊断结果较为依赖医生个人经验,易出现错诊、误诊等情况,导致错过最佳的冠心病治疗时机。

据介绍,在《中华放射学杂志》发布的《CT心肌灌注中国专家共识》提出,CT灌注成像的临床价值是评估冠心病患者心肌是否存在缺血,或在梗死心肌周围寻找存活心肌。作为非侵入性诊断方法,CT灌注成像具有成像时间短、结果报告快等优势,能够在一次检查中同时获得冠脉血管形态学数据和心脏功能学数据,为重度钙化和支架术后患者的心肌缺血评估提供一种新的检查途径。

为此,张佳胤团队与联影智能合作,以多中心验证的形式开发了一种自动量化动态CT心肌灌注成像的AI模型。研究团队从3家医院挑选患者组成3个队列,开展了包括数据验证在内的对照研究。他们发现,9.1%是缺血心肌体积百分比指数的最佳临界值。以此为界,可清晰区分冠心病患者的风险等级。当患者的该指数高于9.1%时,不良心血管事件的发生率更高;低于9.1%,则患者的风险相对较低。这一发现有助于医生合理分配医疗资源,制定个性化诊疗方案。

“与传统临床特征和影像学参数相比,加入缺血心肌体积百分比指数的模型,在预测不良心血管事件方面展现出更强的判别能力,能更精准地评估冠心病患者未来发生不良心血管事件的风险,进而帮助临床医生更合理地制定治疗策略,对高风险患者及时干预,改善患者的预后情况。”张佳胤说。

联影智能首席技术官吴迪嘉介绍,针对冠心病疾病,公司已推出冠脉CTA分析系统、CTA冠脉斑块智能分析系统、CT-FFR智能分析系统、CTP心肌灌注智能分析系统和MR心脏智能分析系统等多款AI应用,可一站式开展对冠脉解剖学狭窄、血流功能性评估及心肌缺血的量化评估,实现从冠脉形态学到功能学、心肌活性的全链路诊断。研发过程中,一批高水平成果已发表在《放射学》《美国心脏病学会杂志:心血管成像》《医学放射学》等国际期刊上。特别是在CT心血管产品线,已建立一条比较完整的科研和临床证据链,将全方位赋能冠心病的精准诊疗和科研应用。

“心血管疾病是人类生命健康重大问题,此次我们与联影智能合作的论文获得国际顶刊的认可,意味着我们协同创新的冠心病诊断科研成果得到全球放射学学术领域的关注,为后续推广应用奠定了基础。”张佳胤说,未来,“我们将以临床需求为导向、以AI为创新源动力,深化产医融合创新,让医疗AI成果惠及更多患者。”