在退伍军人事务医院的AI机会主义冠状动脉检查
Raffi Hagopian1,2,3, Timothy Strebel4, Simon Bernatz5,6,7
1Division of Cardiology, Veterans Affairs Long Beach Healthcare System, Long Beach, CA.
一个新的AI工具AI-CAC准确地从非门式CT扫描中量化冠状动脉 (CAC). 这种深度学习算法在数以百万计的扫描中显示了机会性心血管风险查的潜力.
科学领域:
- 医疗成像中的人工智能
- 心血管疾病风险评估心血管疾病风险评估
- 放射学和定量成像技术
背景情况:
- 冠状动脉 (CAC) 评分是心血管事件的强有力的预测指标.
- 每年进行数百万次胸部CT扫描,但CAC往往没有量化.
- 从非心脏CT扫描中进行常规CAC量化仍然是一个挑战.
研究的目的:
- 开发和验证一个深度学习算法 (AI-CAC),用于在非对比,非导向CT扫描上自动化CAC量化.
- 评估AI-CAC的性能与临床标准 (ECG-gated CAC评分) 相比.
- 评估AI-CAC在使用低剂量CT (LDCTs) 的机会性心血管风险查中的实用性.
主要方法:
- 开发了AI-CAC,使用446个非对比,非定位CT扫描的专家细分.
- 利用来自98个退伍军人事务医疗中心的各种成像数据,以确保可通用性.
- 将AI-CAC的性能与795名患者的ECG启动的CAC评分进行比较,并对8052名LDCT进行了测试.
主要成果:
- 非加分的AI-CAC在区分CAC分数方面取得了高准确性 (例如,零和非零的分数为89.4%).
- AI-CAC预测了10年的全因死亡率和复合心血管事件.
- 在LDCT中,38.4%的AI-CAC得分超过400,其中99.2%的心脏病学家建议进行降脂疗法.
结论:
- 开发的非定向CT CAC算法在全国医疗保健系统中表现出强的表现.
- AI-CAC显示了广泛的机会性心血管风险查的潜力.
- 该算法的代码和权重是公开可用的,用于进一步的研究和应用.
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