MONTREAL, Canada—根据CERTAIN研究的分析结果，基于人工智能的定量计算机断层扫描（AI-QCT）可能改善被认为面临动脉粥样硬化性心血管疾病（ASCVD）风险的患者的预防性护理，尤其是女性患者。
在周六于2025年心血管计算机断层扫描学会（SCCT）会议上展示的这项分析中，软件（Cleerly）为近三分之二曾接受过心脏CT血管造影（CCTA）的患者推荐了新的药物，但在现实中，只有约一半的患者在90天内开始接受治疗。与男性患者相比，女性患者治疗建议与实际处方之间的脱节更为明显。
主要作者Sophie Cramer医生（荷兰阿姆斯特丹自由大学）告诉TCTMD：“如果我们能根据AI-QCT的结果更多地进行处方，也许我们能够缩小这一差距。”她补充说，这项技术不像某些医生那样容易受到偏见影响。她还表示，目前的结果是“假设生成”的。
他汀类药物和阿司匹林处方增加
Cramer及其同事分析了700名有症状的患者（平均年龄63.5岁；56.3%为男性），这些患者在美国的五个中心之一接受了临床指示的心脏CT血管造影（CCTA），并根据结果制定了初始药物计划。基线药物包括他汀类药物（56.7%）、阿司匹林（38.7%）和β受体阻滞剂（26.3%）。
患者根据AI-QCT显示的总斑块体积被分为斑块阶段：0（1.0%）、1（> 0-250 mm3；61%）、2（> 250-750 mm3；28%）和3（> 750 mm3；10%）。当医生得知AI-QCT结果后，他们为61.6%的患者推荐了新的药物。
90天后，研究人员发现只有29.7%的患者开始使用新药物（P < 0.001）。他汀类药物和阿司匹林分别被推荐给30.1%和35%的患者，但只有7.7%和4.7%的患者在90天内配药（两者P < 0.001）。所有斑块阶段的结果均一致（所有P < 0.01）。
AI-QCT的结果导致女性和男性患者的新药物推荐率相似（59.8% vs 60.9%），但女性患者在90天内获得新处方的可能性低于男性患者（25.8% vs 32.7%；P < 0.001）。总体而言，在随访中，女性患者接受推荐预防性治疗的比例低于男性患者（43.2% vs 53.8%；P = 0.031）。
Cramer表示：“现实世界中的差距可能更大，因为没有评估处方药物的履行和依从性。”她补充说，如果将AI-QCT结果与患者分享（本研究中未进行），也会很有趣。“让患者和医生更加意识到真实的疾病，可以提高依从性。”
基于心脏CT血管造影的AI斑块分析领域正在迅速发展：另一项最近在SCCT会议上展示的研究也显示了这项技术对临床管理的影响。去年，CONFIRM2研究展示了AI-QCT量化CAD成分的能力。斑块分期的概念尚处于初期阶段，并且因供应商而异，这使得现有软件类型之间的比较变得困难。
Cramer说：“如果你用所有这些不同的供应商检查一名患者，你会得到不同的结果。”“所以我认为还有很多事情正在发生。”正在进行的TRANSFORM研究预计在2028年公布结果，希望有助于澄清这些AI工具如何帮助改善结果。
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