4月29日，由上海市第一人民醫(yī)院與聯(lián)影智能的一項(xiàng)研究開發(fā)并驗(yàn)證一款可自動(dòng)量化心肌血流狀況的CT心肌灌注成像深度學(xué)習(xí)模型，輔助醫(yī)生準(zhǔn)確診斷患者心肌缺血程度，其衍生的缺血心肌體積百分比指數(shù)可作為預(yù)測(cè)不良心血管事件（以下簡(jiǎn)稱MACE）發(fā)生概率的重要參考，能幫助醫(yī)生預(yù)判患者發(fā)病幾率，進(jìn)而制定個(gè)性化治療方案。相關(guān)論文發(fā)表于Radiology。

論文截圖

據(jù)《中國(guó)心血管健康與疾病報(bào)告2024》顯示，我國(guó)冠心病患者高達(dá)1139萬人。作為常見且嚴(yán)重的心血管疾病之一，冠心病發(fā)病成因是患者血管動(dòng)脈粥樣硬化，使心臟血管變窄或堵塞，導(dǎo)致心肌缺血，進(jìn)而引發(fā)心絞痛、心肌梗死等病癥，若搶救不及時(shí)將會(huì)危及生命。因此，在冠心病診斷過程中，精確評(píng)估血管狀況和心肌缺血程度尤為重要。

AI賦能冠心病高效精準(zhǔn)診斷

目前，在臨床中較多采用冠脈CT血管成像（以下簡(jiǎn)稱冠脈CTA）作為評(píng)估冠脈疾病的無創(chuàng)性方法，可清晰顯示冠狀動(dòng)脈形態(tài)，判斷血管狹窄、堵塞情況，但該檢查方法無法直接評(píng)估心肌是否缺血及缺血程度，診斷結(jié)果較為依賴醫(yī)生個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，易出現(xiàn)錯(cuò)診、誤診等情況，導(dǎo)致錯(cuò)過最佳的冠心病治療時(shí)機(jī)，嚴(yán)重時(shí)甚至攸關(guān)生死。

“這就好比能看到道路（血管）有沒有堵塞，但不知道因?yàn)榈缆窊矶?，道路兩?cè)居民的出行究竟受到了多大影響，是稍有延遲，還是完全無法出門（心肌狀態(tài)）?！闭撐耐ㄓ嵶髡?、上海市第一人民醫(yī)院放射科主任張佳胤表示。

在《中華放射學(xué)雜志》發(fā)布的《CT心肌灌注中國(guó)專家共識(shí)》中提出，CTP（CT灌注）臨床價(jià)值在于評(píng)估冠心病患者心肌是否存在缺血或者在梗死心肌周圍尋找存活心肌。作為非侵入性診斷方法，CTP具有成像時(shí)間短、結(jié)果報(bào)告快等優(yōu)勢(shì)，能夠在一次檢查中同時(shí)獲得冠脈血管形態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)和心臟功能學(xué)數(shù)據(jù)，為重度鈣化和支架術(shù)后患者的心肌缺血評(píng)估提供一項(xiàng)全新檢查途徑。

為此，張佳胤團(tuán)隊(duì)與聯(lián)影智能深度合作，以多中心驗(yàn)證的形式開發(fā)一種自動(dòng)量化動(dòng)態(tài)CT心肌灌注成像的AI模型。

具體而言，研究團(tuán)隊(duì)從3家醫(yī)院挑選患者組成3個(gè)隊(duì)列。隊(duì)列1患者數(shù)據(jù)將用于開發(fā)和驗(yàn)證深度學(xué)習(xí)模型（以下簡(jiǎn)稱DL-model），通過對(duì)大量影像數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，讓模型學(xué)會(huì)分割心臟結(jié)構(gòu)、校正圖像運(yùn)動(dòng)偏差，進(jìn)而計(jì)算心肌血流量（以下簡(jiǎn)稱MBF）和缺血心肌體積（以下簡(jiǎn)稱IMV）等數(shù)值；隊(duì)列2選取同時(shí)接受動(dòng)態(tài)CT心肌灌注成像、冠狀動(dòng)脈CT血管造影和侵入性FFR檢測(cè)的患者，以評(píng)估DL-model模型檢測(cè)心肌缺血的準(zhǔn)確性；隊(duì)列3則納入隨訪2年的患者，用以探究DL-model模型計(jì)算的IMV數(shù)值對(duì)主要不良心血管事件的預(yù)測(cè)價(jià)值。

經(jīng)過數(shù)據(jù)驗(yàn)證，DL-model模型能夠自動(dòng)、準(zhǔn)確地量化心肌血流量和缺血心肌體積百分比，能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)缺血心肌，實(shí)現(xiàn)血管層面AUC=0.97，病人層面AUC=0.96（AUC值越大代表模型性能越好），并且無需復(fù)雜的手動(dòng)操作，顯著縮短圖像后處理時(shí)間，從傳統(tǒng)手動(dòng)處理時(shí)間7-9分鐘減少到88秒左右，極大提高臨床工作效率，使患者能夠更快得到精準(zhǔn)化診斷結(jié)果，并為后續(xù)治療提供相關(guān)參考。

提前預(yù)判冠心病發(fā)病風(fēng)險(xiǎn)

值得一提的是，研究團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)缺血心肌體積百分比指數(shù)與MACE之間的緊密聯(lián)系，在預(yù)測(cè)冠心病患者發(fā)病幾率時(shí)，為醫(yī)生提供極具價(jià)值的量化指標(biāo)。

“我們發(fā)現(xiàn)9.1%是缺血心肌體積百分比指數(shù)的最佳臨界值。以此為界，可清晰區(qū)分冠心病患者的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。當(dāng)患者該指數(shù)高于9.1%時(shí)，MACE發(fā)生率更高，低于9.1%則患者風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低，這有助于醫(yī)生合理分配醫(yī)療資源，制定個(gè)性化診療方案?！睆埣沿繁硎荆噍^傳統(tǒng)臨床特征和影像學(xué)參數(shù)，加入缺血心肌體積百分比指數(shù)的模型，在預(yù)測(cè)MACE方面展現(xiàn)出更強(qiáng)的判別能力，可更精準(zhǔn)地評(píng)估冠心病患者未來發(fā)生MACE風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而幫助臨床醫(yī)生更合理地制定治療策略，對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)患者及時(shí)干預(yù)，改善患者的預(yù)后情況。

DL-model模型能夠高效量化地評(píng)估心肌狀況，離不開其背后多中心數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)以及論文合作單位聯(lián)影智能在冠心病診療領(lǐng)域的深厚積累。

“針對(duì)冠心病疾病，我們已推出冠脈CTA分析系統(tǒng)、CTA冠脈斑塊智能分析系統(tǒng)、CT-FFR智能分析系統(tǒng)、CTP心肌灌注智能分析系統(tǒng)、MR心臟智能分析系統(tǒng)等多款A(yù)I應(yīng)用，可一站式開展對(duì)冠脈解剖學(xué)狹窄、血流功能性評(píng)估及心肌缺血的量化評(píng)估，實(shí)現(xiàn)從冠脈形態(tài)學(xué)到功能學(xué)、心肌活性的全鏈路診斷?！闭撐墓餐谝蛔髡?、聯(lián)影智能首席技術(shù)官吳迪嘉表示。

“心血管疾病是人類生命健康重大問題，防治意義重大。未來，我們還將以臨床需求為導(dǎo)向、以AI為創(chuàng)新源動(dòng)力，深化產(chǎn)醫(yī)融合創(chuàng)新，共同探索出更具原創(chuàng)性、引領(lǐng)性的技術(shù)成果，讓醫(yī)療AI成果惠及更多患者?！睆埣沿繁硎尽?/p>