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发表在JMIR Cardio上的新研究揭示了人工智能 (AI) 技术在分析冠状动脉造影术(冠状动脉疾病的常见诊断程序)方面的巨大潜力。在韩国议政府乙支大学医院进行的这项研究由 In Tae Moon 博士领导，展示了基于 AI 的定量冠状动脉造影 (AI-QCA) 在增强临床决策方面的力量。

该研究将 AI-QCA 与血管内超声 (IVUS) 进行了比较，以验证其性能。IVUS 是一种广泛使用的成像工具，用于评估冠状动脉狭窄病变。简而言之，这些病变会导致冠状动脉变窄并限制血液流向心脏。该分析包括来自 47 名接受 IVUS 引导的冠状动脉介入治疗的患者的 54 个显着病变。

研究人员发现，AI-QCA 提供了准确且一致的冠状动脉狭窄病变测量，类似于 IVUS，因此表明它可以安全地用于临床实践。

AI-QCA 分析是使用 MPXA-2000 (Medipixel) 进行的，MPXA-2000 (Medipixel) 是一种新开发的软件，它使用一种算法来模拟人类专家的 QCA 过程。启用 AI 的 QCA 可以自动分析二维血管造影图像，从而指导医生确定最佳支架尺寸。

因此，这项技术有可能改善患者的预后并支持临床决策。“我们相信这种新颖的工具可以为治疗医生提供信心并帮助做出最佳的临床决策，”该研究的主要作者 Moon 博士强调说。

AI-QCA 提供了一种分析冠状动脉造影图像的创新方法，提供自动化和实时的洞察力。这项研究标志着人工智能在改善心血管护理方面的应用向前迈出了重要一步。虽然该研究提供了有希望的结果，但需要进一步的研究来充分探索 AI-QCA 的临床实用性和安全性。