人工智能提升心血管造影术的准确性与效率

在利用人工智能（AI）开展的医疗界研究日益活跃的背景下，近日又有研究结果显示，复杂的冠状动脉造影分析及介入手术中也可以应用人工智能。未来在冠心病、心肌梗死等因冠状动脉狭窄或阻塞而实施的支架手术中，有望大幅提升手术的准确性和效率。

Kang Si-hyuk 首尔大学盆唐医院心血管内科教授。

View original image

盆唐首尔大学医院心血管内科教授 Kang Si-hyuk、议政府乙支大学医院心血管内科教授 Moon In-tae 研究团队近期发表研究结果称，利用人工智能进行的分析与现有的血管内超声检查结果最高可达80%的相似度。该研究已刊登在国际学术期刊《JMIR CARDIO》上。

据悉，韩国国内每年接受冠状动脉支架植入手术的患者约有7万人。在支架手术前，需要通过冠状动脉造影来了解冠状动脉的形态及是否存在狭窄。然而，冠状动脉造影影像较为复杂，且难以全面掌握微小血管内的三维结构，这是其一大缺点。受此影响，每4名患者中就有1人需要为获得更精确的冠状动脉评估，额外使用价格约180万韩元的高价医疗设备——血管内超声。

为此，研究团队选取了47名在造影基础上又追加行血管内超声检查的患者，考察可自动分析冠状动脉的人工智能软件（AI-QCA）是否可以替代血管内超声，并对比了▲狭窄直径百分比 ▲狭窄面积百分比 ▲病变长度 ▲最小管腔面积等指标，评估这些结果与人工智能软件分析结果的一致程度。

在心血管造影图像（左）基础上，人工智能对各部位（A～C）病变的长度等进行分析并在图像上标示（右下）。分당首尔大学医院提供

View original image

结果显示，作为手术中重要指标的血管直径与面积以及病变长度，人工智能软件测得的数值与血管内超声检查测得的数值在至少60%、最高80%的范围内呈现相关性。此外，病变识别率为88.7%，病变大小的差异在10毫米左右，差别并不大。也就是说，人工智能软件展现出了不逊于血管内超声的准确度。

尤其是，人工智能软件能够实时提供冠状动脉是否存在病变、病变长度及直径等信息，因此可为确定支架的长度和直径提供帮助。如果在对医生技术水平要求较高的支架手术中并行使用人工智能软件，有望实现更为高效的检查与手术。

Kang Si-hyuk 教授表示：“通过本次研究可以看到，经验丰富的冠状动脉介入术者利用高价医疗设备——血管内超声所得的分析结果，与人工智能软件的分析结果之间，相关性最高可达80%。”他还称：“如果在复杂的支架手术中应用人工智能，既能减轻经济负担，又能提高手术的准确度。”

必读新闻

“月薪150万不如去美国年入5亿” 首尔大·KAIST人才纷纷收拾行囊 [科学家正在消失]①

• “这次罢工必须失败” 三星内部批评声四起…DS与MX矛盾浮出水面
• 外资抛盘全被散户接住…“炮灰”风险引担忧
• 历史级数据令专家震惊：“仍只是冰山一角” 被青少年掌控的“90%真相” [吸毒国家]⑨
• “无药可治却扩散加速”……已致105人死亡恐慌蔓延，美国人亦被感染

Moon In-tae 教授则表示：“冠状动脉支架手术的关键在于，在不引发并发症的前提下，安全地植入尺寸合适的支架。虽然仅凭这一项研究尚不能全面评估人工智能的能力，但确认了由人工智能分析得到的数值可以作为手术过程中可参考的指标，这一点具有重要意义。”

版权所有 © 阿视亚经济 (www.asiae.co.kr)。 未经许可不得转载。