通过人工智能算法自动筛查冠状动脉钙化的临床意义

摘要：

动脉粥样硬化性心血管病(atherosclerotic car-diovascular disease,ASCVD)是全世界主要的疾病负担和死亡原因,而多项大型长期观察性研究证实冠状动脉(下称冠脉)钙化(coronary artery calcium, CAC)是无症状人群发生ASCVD的强有力的预测因子.非门控肺部CT平扫在筛查肺部疾病的同时,也可识别患者是否存在CAC,通过CAC评分可预测患者发生ASCVD事件的风险,有助于临床医生决定是否预防性使用他汀类药物或阿司匹林.但是,在实际临床工作中,肺部CT平扫的影像报告中很少提及CAC的存在,更不会报告严重程度,因此导致临床医生及患者会在一定程度上忽略偶发CAC,导致药物使用不够精确.在2022年美国心脏协会(American Heart Association,AHA)科学年会上,来自美国斯坦福大学的Sandhu教授团队发表了NOTIFY-1研究的最新研究结果,探讨了应用人工智能(artificial intelligence,AI)算法自动筛查胸部CT平扫中的偶发CAC并通知临床医生后,对患者他汀类药物的处方率的影响[1].

机标关键词：冠状动脉钙化、临床意义、人工智能算法、自动筛查

所属期刊栏目：42

分类号：R541.4;R737.33;R459.5

在线出版日期：2023-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：99-100