基于人工智能技术获得的无创血流储备分数诊断心肌缺血的初步探索

目的 初步探讨基于人工智能技术联合计算机断层扫描血管造影(CTA)获得的无创DEEPVESSEL血流储备分数(FFRCT)对检测功能性心肌缺血的临床价值.方法 采用前瞻性、盲法评估、自身对照设计,纳入2017年3-9月空军特色医学中心同期行冠状动脉CTA和FFRCT检查的27例患者,基于新型冠状动脉生理功能评估软件,利用人工智能技术计算FFRCT,分别以患者和血管为研究对象计算FFRCT对诊断功能性心肌缺血的准确性、特异度、敏感度、阳性预测值和阴性预测值.结果 以患者为研究对象FFRCT的诊断准确性为88.89％,敏感度为90.91％,特异度为87.50％,阳性预测值为84.33％,阴性预测值为93.33％;以血管为研究对象FFRCT的诊断准确性为89.19％,敏感度为91.67％,特异度为88.00％,阳性预测值为78.57％,阴性预测值为95.65％.以患者为研究对象FFRCT的ROC曲线下面积为0.980,以血管为研究对象FFRCT的ROC曲线下面积为0.975.以患者为研究对象,FFRCT值与有创冠状动脉造影(ICA)-FFR值之间呈显著正相关(r=0.692,95％CI 0.53～0.83,P<0.0001).以血管为研究对象,FFRCT值与ICA-FFR值之间呈显著正相关(r=0.668,95％CI 0.50～0.78,P<0.0001).结论 以ICA-FFR值作为参考标准,基于人工智能技术应用新型冠状动脉生理功能评估软件评估功能性心肌缺血具有较高的准确性及敏感度,临床应用前景广阔.