AI- encode研究的新见解表明，人工智能(AI)成功地从常规血管造影中自动提取了关键的功能和生理数据。最新的研究结果今天在心血管血管造影与干预学会(SCAI) 2024年科学会议上公布。
冠状动脉造影是一种广泛使用的诊断方法，用于识别冠状动脉疾病(CAD)，在美国每年有超过100万患者进行冠状动脉造影。目前，从冠状动脉造影中提取的数据仅限于检测冠状动脉阻塞。然而，人工智能技术有可能通过扩大其诊断范围来扩大传统冠状动脉造影的诊断能力，从而改善临床决策并对患者的预后产生积极影响。
AI-ENCODE研究利用先进的机器学习技术，扩大了常规冠状动脉造影获得的数据范围。研究小组利用2016年至2021年在梅奥诊所进行的2万多个血管造影库，开发并验证了多种人工智能算法，以从一到两个血管造影视频中提取左心室和右心室功能、心内充盈压力和心脏指数的数据。超声心动图在血管造影附近进行，作为比较的“金标准”。
人工智能模型预测左室射血分数(LVEF)、左室充盈压力、右室功能障碍和CI的受者工作曲线下面积(AUC)分别为0.87、0.87、0.80和0.82。这些结果表明，新型人工智能模型能够提取关键的诊断数据，而这些数据通常需要额外的测试，如超声心动图和/或右心导管检查。
该研究的作者期待着对人工智能在心血管领域的能力进行进一步分析。
会议详细信息:
- “用于提取非coro的人工智能血管造影数据:AI-ENCODE研究”
- 2024年5月2日，星期四;上午9:45-9:52
- 长滩公司发明中心一层104A
