基于CCTA的人工智能系统对冠心病诊断价值的初探

来源 :新疆医科大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:XT327768823
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目的:探讨AI与不同年资医生对冠状动脉狭窄程度≥50%的诊断效能,明确其对冠心病的诊断价值。方法:连续收集本院行CCTA的130例疑似冠心病患者,以ICA为金标准对照,定量评估AI与不同年资医生对冠心病诊断的价值。结果:基于患者水平,AI、低年资及高年资医生诊断结果的灵敏度分别为91.3%、93.3%、97.1%,特异度为80.8%、80.8%、84.6%,AUC为0.861、0.870、0.909;AI、低年资医生与ICA相比诊断结果一致性一般(Kappa值分别为0.68、0.72),高年资医生的一致性较好(Kappa值为0.83)。基于冠脉分支水平,AI、低年资及高年资医生诊断的灵敏度分别为83.8%、82.7%、91.6%,特异度为93.9%、91.5%、93.3%,AUC为0.888、0.871、0.925;三者与ICA诊断冠心病的一致性均较好(Kappa值分别为0.79、0.75、0.84)。基于冠脉节段水平,AI、低年资及高年资医生诊断灵敏度分别为77.2%、79.7%、89.3%,特异度为96.3%、94.7%、96.6%,AUC为0.888、0.871、0.925;AI、高年资医生与ICA相比诊断结果一致性均较好(Kappa值分别为0.75、0.84),低年资医生的一致性一般(Kappa值为0.73)。在图像重建和分析的时间方面AI用时最短[(3.03±0.23)min],低年资医生用时最长[(13.18±1.55)min]。结论:AI诊断冠心病的灵敏度与低年资医生相仿,对图像重建及分析时间要少于医生,可以作为筛查冠心病的有效方法之一,但是对于闭塞血管的诊断需慎重。
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