人工智能应用于冠状动脉CT血管成像对冠状动脉狭窄的诊断效能及临床意义

目的:研究人工智能(AI)应用于冠状动脉电子计算机断层扫描(CT)血管成像对冠状动脉狭窄的诊断效能及临床意义。方法:以2018年1月—2022年9月我院收治的168例行冠状动脉CT血管成像检查病人为研究对象,所有病人均进行冠状动脉造影确诊,分别采用后处理软件Syngo.via(人工组)和联影AI冠状动脉智能辅助诊断系统软件(AI组)对冠状动脉CT血管成像进行图像后处理,比较两种方法评价冠状动脉CT血管成像图像质量、冠状动脉狭窄的检出情况及诊断效能。结果:AI组和人工组图像质量评价优、良、差病人分布及图像缺陷原因占比差异均无统计学意义(P>0.05)。168例病人共发生冠状动脉狭窄89例,其中人工检出83例,AI检出71例;无冠状动脉狭窄79例,其中人工检出60例,AI检出70例。AI诊断冠状动脉狭窄的敏感度低于人工组,但特异度高于人工组(P<0.05),同时两者曲线下面积(AUC)比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论:AI应用于冠状动脉CT血管成像的图像后处理,其图像质量评价及对冠状动脉狭窄的诊断效能与人工相当,可用于临床辅助影像医师进行冠状动脉狭窄的诊断。