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冠脉造影也能找AI帮忙？|健心知著

2021-05-27作者：论坛报沐雨资讯

冠心病原创

北京大学人民医院刘健教授团队为您推荐冠心病介入技术进展方面的最新研究，点评研究结果，诠释临床意义。让我们快速了解冠心病介入领域学术进展。

基于血流储备分数的自动化人工智能血管造影的早期可行性研究

北京大学人民医院刘健、孙浩宁、卢亚辉

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健心荐语

冠状动脉生理学评估可改善慢性和急性冠脉综合征患者的预后，其中血流储备分数（FFR）被认为是评估心肌缺血的金标准。既往研究表明，超过40%的病例在进行了冠脉生理学评估后改变了治疗策略。并避免了不适当的支架置入和搭桥手术，显著降低了医疗成本。

文章介绍

本文旨在探寻一种新型的基于FFR的人工智能评估血管造影软件(AutocathFFR)作为介入心脏病专家的决策支持工具的可行性。本文发表于2020年12月的The American Journal of Cardiology。

研究方法

本研究共纳入31例来自单个医疗中心的连续受试者，这些患者已知或怀疑存在冠状动脉疾病、进行了有临床指征的冠状动脉造影，并测量了FFR数值。患者的血管造影图像被发送到一个独立的研究中心，由一个独立的介入心脏病专家进行评估，然后由另一个不知道基线FFR测量值的介入心脏病专家使用AutocathFFR设备获取诊断性血管造影并生成AutocathFFR结果。

研究结果

本研究于2020年1月至2020年2月共纳入31名受试者，其中FFR＜0.95的29个病变中有27个(93%)检测准确，28个FFR值<0.9的病变中有27个(97%)检测准确，所有的FFR值≤0.8的病变均检测成功。

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图1 纳入病变特点

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图2 AutocathFFR与基于压力导丝的FFR的相关性，r系数为0.71

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图3 Bland-Altman检验的均值差异为0.05±0.12，置信限在0.12到-0.22之间

AutocathFFR预测FFR≤0.8的敏感度为88%，预测FFR>0.8的特异度为93%，其中阳性预测值为94%，阴性预测值为87%。诊断准确度为90%，AUC=0.91。

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图4 AutocathFFR的ROC曲线，曲线下面积为0.91

结论

基于血管造影图像的人工智能FFR可以优化改善对冠状动脉疾病患者的管理。在这项早期可行性研究中，AutocathFFR在对冠脉病变生理学的定性诊断上达到了良好的准确性。

点评

尽管FFR指导血运重建治疗的循证医学证据已经较为充分，但其使用率仍然很低，且不同国家间的采用水平差异很大，从不到1%到接近20%不等。FFR未充分使用的原因有很多，包括其成本、患者舒适度和安全性，而最重要的是操作者的偏好。AutocathFFR基于机器学习算法，自动检测和分析病变，可以为临床决策提供一定程度的帮助，并能有效地提高FFR在临床工作中的接受程度。本研究作为AutocathFFR的早期可行性研究，在该领域上迈出了坚实的一步。

刘健，北京大学人民医院主任医师、教授、博士研究生导师，美国哥伦比亚大学医学中心/美国心血管研究基金会血管内超声博士后。

主要研究方向为冠心病的诊断和治疗；冠脉介入治疗；冠脉腔内影像学和功能学检查；冠心病无创检查(FFRCT)；急性心肌梗死的诊断和治疗；顽固性高血压的介入治疗。

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