發(fā)表在JMIR Cardio上的新研究揭示了人工智能 (AI) 技術在分析冠狀動脈造影術(冠狀動脈疾病的常見診斷程序)方面的巨大潛力。在韓國議政府乙支大學醫(yī)院進行的這項研究由 In Tae Moon 博士領導，展示了基于 AI 的定量冠狀動脈造影 (AI-QCA) 在增強臨床決策方面的力量。
該研究將 AI-QCA 與血管內超聲 (IVUS) 進行了比較，以驗證其性能。IVUS 是一種廣泛使用的成像工具，用于評估冠狀動脈狹窄病變。簡而言之，這些病變會導致冠狀動脈變窄并限制血液流向心臟。該分析包括來自 47 名接受 IVUS 引導的冠狀動脈介入治療的患者的 54 個顯著病變。
研究人員發(fā)現(xiàn)，AI-QCA 提供了準確且一致的冠狀動脈狹窄病變測量，類似于 IVUS，因此表明它可以安全地用于臨床實踐。
AI-QCA 分析是使用 MPXA-2000 (Medipixel) 進行的，MPXA-2000 (Medipixel) 是一種新開發(fā)的軟件，它使用一種算法來模擬人類專家的 QCA 過程。啟用 AI 的 QCA 可以自動分析二維血管造影圖像，從而指導醫(yī)生確定最佳支架尺寸。
因此，這項技術有可能改善患者的預后并支持臨床決策。“我們相信這種新穎的工具可以為治療醫(yī)生提供信心并幫助做出最佳的臨床決策，”該研究的主要作者 Moon 博士強調說。
AI-QCA 提供了一種分析冠狀動脈造影圖像的創(chuàng)新方法，提供自動化和實時的洞察力。這項研究標志著人工智能在改善心血管護理方面的應用向前邁出了重要一步。雖然該研究提供了有希望的結果，但需要進一步的研究來充分探索 AI-QCA 的臨床實用性和安全性。
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