基于人工智能的工具可预测心绞痛患者未来心血管事件
图片说明：AI生成图像
使用基于人工智能的成像工具测量的冠状动脉血流减少，可预测疑似稳定冠状动脉疾病患者未来的心血管事件。这些发现是在欧洲心血管影像学会(EACVI) 2025年大会上公布的。
稳定冠状动脉疾病(CAD)是指常见的综合征，表现为反复发作的短暂胸部症状，通常表现为心绞痛。冠状动脉CT血管造影(CCTA)是一种无创心脏扫描，被用作疑似稳定CAD患者的首选检查方法。
人工智能工具和FFR-CT解释
虽然CCTA能清晰显示冠状动脉阻塞，但在评估血流减少方面存在局限性，而血流减少是诊断心绞痛所必需的。研究人员已开发出一种基于人工智能的工具，可分析CCTA图像并提供血流估计，称为CT衍生的血流储备分数(FFR-CT)。
FISH&CHIPS观察性研究显示，将FFR-CT作为决策工具用于稳定CAD诊断，可以减少后续侵入性和非侵入性检查的数量。
"我们已知FFR-CT对稳定CAD诊断有价值，但FFR-CT是否也可用于预后，预测未来重大心血管事件，目前尚未完全了解，"英国利物浦心脏与胸部医院的研究报告人Jack Bell医生解释道。
"以往研究患者数量少、随访时间短，并调查了综合心血管结果。我们对全国FISH&CHIPS人群进行了分析，样本量足够大，可以确定FFR-CT是否在预测心血管结果和死亡方面，相对于传统心血管风险因素具有增量价值。"
本研究分析包括FISH&CHIPS观察性队列研究中27个英格兰站点所有接受FFR-CT分析(HeartFlow)的稳定CAD患者数据。
关键发现与风险分层
FFR-CT测量结果与心肌梗死(MI)、心血管死亡率、全因死亡率以及患者是否接受后续血管重建术(冠状动脉旁路移植术或支架植入术)的个体结果相关。FFR-CT测量值分为亚组：正常(FFR-CT >0.8)、临界(0.71-0.8)、降低(0.51-0.7)和严重降低(≤0.5)。
在90,553名接受CCTA的患者中，7,836名患者接受了FFR-CT检查。他们的中位年龄为63岁，37.4%为女性。在中位随访3.1年期间，发生了191例心肌梗死(2.4%)、1,573例血管重建术(20.1%)、74例心血管死亡(0.9%)和261例全因死亡(3.3%)。
当FFR-CT在狭窄(阻塞)部位附近测量时，较低的值与较高的心血管事件率相关：FFR-CT分类随时间推移逐渐分层MI风险(p<0.001)、血管重建术风险(p<0.001)、心血管死亡率(p<0.001)和全因死亡率(p=0.002)。
例如，正常FFR-CT患者的MI发生率为1.0%，临界FFR-CT患者为2.0%，降低FFR-CT患者为3.9%，严重降低FFR-CT患者为5.2%。
FFR-CT值最低的患者发生心脏病发作的风险增加四倍，死于心脏病发作的风险增加三倍。
低于正常的FFR-CT值与未来MI和血管重建术风险增加相关，而严重降低的FFR-CT值还与心血管死亡和全因死亡相关。这些关联独立于年龄、性别、高血压、糖尿病和血脂异常等传统心血管风险因素。
对临床实践的意义
资深作者、同样来自利物浦心脏与胸部医院的Timothy Fairbairn教授总结道："除了其诊断能力外，本研究首次提供了FFR-CT预后能力的确凿证据，且独立于其他风险因素。
"我们观察到，即使是所谓的'临界'FFR-CT值，与正常值相比也与更差的结局相关，但数值最低的个体风险最高。FFR-CT可用于指导个性化风险评估，使我们能够为高风险患者提供更强化的定制化治疗。"
关于在稳定CAD诊断中使用FFR-CT的成本效益分析结果也已在EACVI 2025大会上公布。
更多信息："来自大型全国队列的冠状动脉CT血管造影衍生血流储备分数(FFR-CT)的预后价值"，将于12月11日 CET时间08:30至10:00在Agora会议室的"心脏CT成像科学进展"会议上进行报告。
"FISH和CHIPs(FFRCT在稳定心脏病和冠状动脉CT血管造影帮助改善患者护理和社会成本)：成本效益结果"，将于12月11日 CET时间08:30至10:00在Agora会议室的"心脏CT成像科学进展"会议上进行报告。
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