基于人工智能的成像技术在引导心脏手术方面表现与超声波相当AI-based imaging performs equally well as ultrasound in guiding heart procedures

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.news-medical.net美国 - 英文2025-07-09 11:43:11 - 阅读时长4分钟 - 1510字
研究表明,一种基于人工智能的新型非侵入性成像技术在指导冠状动脉介入治疗时效果与传统超声成像相当,且减少了约10%的手术需求量,展示了AI在医疗领域的巨大潜力。
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基于人工智能的成像技术在引导心脏手术方面表现与超声波相当

研究人员在美国心脏病学会年度科学会议(ACC.25)上报告称,对于至少三条主要冠状动脉狭窄达50%的患者,使用基于超声波成像或一种新型的人工智能驱动(AI)非侵入性成像技术来指导微创支架置入术,其疗效相同。

“这是首次在具有血管造影显著病变的患者中进行此类研究。通过这种新型AI驱动技术进行非侵入性评估的患者,接受的手术数量减少了约10%,其结果与使用常用超声成像技术评估的患者相当。”杭州浙江大学医学院附属第二医院心脏中心教授、该研究的资深作者王建安博士表示。

这项名为FLAVOUR II的研究达到了其主要终点——一年内死亡、心脏病发作或需要重复手术的复合指标,王建安说道。

研究中的患者患有血管造影显著的冠状动脉疾病,三条主要向心脏供血的动脉因胆固醇沉积而发炎或部分阻塞,导致胸痛和呼吸急促。

经皮冠状动脉介入治疗(PCI,也称为冠状动脉成形术)是一种微创手术,将被称为支架的小金属管插入部分阻塞的冠状动脉以撑开它们。分数流储备(FFR)评估是一种测量部分阻塞冠状动脉中血压和血流的技术,用于确定哪些患者最能从PCI中受益,哪些患者可以安全地继续药物治疗。通常,FFR评分在0.80或以下的患者接受PCI,而评分高于0.80的患者则继续药物治疗。

王建安表示,传统的FFR评估是通过将导线或导管穿过身体到达阻塞的冠状动脉来检查这些动脉中的血流和压力。尽管FFR评估有助于识别最可能从PCI中受益的患者,但技术和后勤挑战限制了其使用。

在FLAVOUR II研究中,王建安及其同事使用了一种新颖的、基于AI的FFR评估方法,称为AngioFFR,它从冠状动脉的单视角血管造影(X射线)计算FFR。王建安表示,与传统的FFR评估相比,AngioFFR是非侵入性的,更简单且耗时更少。

他表示,FLAVOUR II的目标是确定接受AngioFFR引导下的PCI患者的结局是否与接受IVUS(使用声波查看动脉狭窄程度并且是最常用于引导PCI的成像技术)引导的类似患者相当。

研究招募了1,872名患者(平均年龄65岁,68%为男性),分布在中国的22个医疗中心。要符合研究资格,患者必须在三条主要动脉中有至少50%的狭窄,但左主冠状动脉没有显著狭窄。大多数患者至少患有一种共存疾病:67.6%患有高血压,31%患有糖尿病,66.9%患有高胆固醇,24.3%患有慢性肾病,25%为当前吸烟者,13.9%曾患有心脏病。

患者被随机分配接受AngioFFR引导或IVUS引导的PCI。在AngioFFR组中,如果AngioFFR评分为0.80或更低,则进行PCI。在IVUS组中,如果血管最窄部分宽度在三到四毫米之间且“斑块负荷”(动脉最严重狭窄横截面斑块量的度量)超过70%,则进行PCI。

在一年随访时,接受AngioFFR治疗的患者中有73.9%接受了PCI,而接受IVUS治疗的患者中有83.1%接受了PCI。在AngioFFR组中,6.3%的患者在一年内经历了死亡、心脏病发作或需要重复手术的复合事件,而IVUS组为6.0%,这一差异在统计学上不显著。两组在主要终点的每个组成部分(即死亡、心脏病发作或需要重复手术)的发生率或任何患者亚组(如糖尿病患者)中均显示出相似的临床结果。

王建安及其同事计划对研究中招募的患者进行至少五年的随访,以评估两组之间是否会出现长期有效性的差异。

王建安表示,该研究存在局限性。虽然招募的患者具有血管造影显著的病变,但他们没有那些更难以用PCI治疗的复杂病变。此外,由于该研究是在中国单个国家进行的,其患者群体缺乏多样性。

该研究在发布时同时在线发表于《柳叶刀》杂志。


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