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基于人工智能的工具可预测心绞痛患者未来的心血管事件
一种预测冠状动脉血流量减少的人工智能成像工具可以有效预测稳定冠心病患者的心血管事件。
来源:Scientific Inquirer使用基于人工智能的成像工具测量的冠状动脉血流量减少，可预测疑似稳定型冠状动脉疾病患者未来的心血管事件。1 这些研究结果于今天在欧洲心血管影像协会 (EACVI)（欧洲心脏病学会 (ESC) 分支机构）的旗舰大会 EACVI 2025 上公布。
稳定型冠状动脉疾病 (CAD) 是指胸部症状反复、短暂发作的常见综合征，通常表现为心绞痛。冠状动脉计算机断层扫描血管造影 (CCTA) 是一种非侵入性心脏扫描，可用作疑似稳定型 CAD 患者的一线检查。虽然 CCTA 清楚地显示冠状动脉阻塞，但其估计血流减少的能力有限，而血流减少是诊断心绞痛所必需的。我们开发了一种基于人工智能的工具，可以分析 CCTA 图像并提供血流估计，称为 CT 衍生血流储备分数 (FFR-CT)。 FISH&CHIPS 观察性研究表明，将 FFR-CT 作为诊断稳定 CAD 的决策工具可减少后续进行的侵入性和非侵入性检查的数量。2
“我们已经知道 FFR-CT 对于稳定 CAD 的诊断很有价值，但 FFR-CT 是否也可以用于预后，以预测未来的主要心血管事件，尚不完全清楚，”研究报告人、英国利物浦心胸医院的 Jack Bell 医生解释道。 “之前的研究患者数量少，随访时间短，并调查了综合心血管结局。我们对全国炸鱼薯条人群进行了分析，该人群足够大，可以确定 FFR-CT 是否为传统心血管危险因素在预测心血管结局和死亡方面增加了增量价值。”
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