人工智能在老年患者冠状动脉CT血管成像中的应用研究

目的:探讨人工智能在老年患者冠状动脉CT血管成像(CCTA)中的应用价值。方法:回顾性收集2023年6月—11月麻城市人民医院行CCTA及冠状动脉造影(CAG)检查的患者的临床及影像学资料,以CAG为金标准分别评价人工组和AI组诊断≥50%的血管狭窄效能,比较两种方法诊断冠脉狭窄的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及准确率的差异,并采用Kappa检验评价其结果的一致性;以人工组为参考评价AI组诊断斑块性质的效能,并采用Kappa检验评价其结果的一致性。结果:AI组和人工组对冠状动脉斑块性质的检出差异无统计学意义(P>0.05),且一致性较好(Kappa值=0.942,P<0.05);AI组和人工组诊断≥50%的血管狭窄准确率分别为88.4%、89.4%,二者与CAG诊断冠状动脉狭窄一致性均较好(Kappa值分别为0.75、0.77)。结论:AI在辅助诊断冠心病患者CCTA图像斑块性质识别及冠脉狭窄诊断方面具有一定的优势。