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中华介入放射学电子杂志 ›› 2026, Vol. 14 ›› Issue (03) : 243 -249. doi: 10.3877/cma.j.issn.2095-5782.2026.03.003

综述

人工智能在冠心病介入治疗及预后评估中的应用
胡伟铭1, 陈为谦1, 林桂涵2, 陈炜越2, 胡展宁3, 马成1, 纪建松2,()   
  1. 1 323000 浙江丽水,温州医科大学附属第五医院(丽水市中心医院)介入与血管外科
    2 323000 浙江丽水,温州医科大学附属第五医院(丽水市中心医院)全省影像与介入医学重点实验室
    3 323000 浙江丽水,温州医科大学附属第五医院(丽水市中心医院)放射科
  • 收稿日期:2026-03-17 出版日期:2026-08-25
  • 通信作者: 纪建松
  • 基金资助:
    浙江省医药卫生科技计划(2025KY495)

Application of Artificial Intelligence in Interventional Management and Prognostic Assessment of Coronary Artery Disease

Weiming Hu1, Weiqian Chen1, Guihan Lin2, Weiyue Chen2, Zhanning Hu3, Cheng Ma1, Jiansong Ji2,()   

  1. 1 Department of Interventional and Vascular Surgery, the Fifth Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University (Lishui Central Hospital), Lishui 323000, China
    2 Zhejiang Provincial Key Laboratory of Imaging and Interventional Medicine, the Fifth Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University (Lishui Central Hospital), Lishui 323000, China
    3 Department of Radiology, the Fifth Affiliated Hospital of Wenzhou Medical University (Lishui Central Hospital), Lishui 323000, China
  • Received:2026-03-17 Published:2026-08-25
  • Corresponding author: Jiansong Ji
引用本文:

胡伟铭, 陈为谦, 林桂涵, 陈炜越, 胡展宁, 马成, 纪建松. 人工智能在冠心病介入治疗及预后评估中的应用[J/OL]. 中华介入放射学电子杂志, 2026, 14(03): 243-249.

Weiming Hu, Weiqian Chen, Guihan Lin, Weiyue Chen, Zhanning Hu, Cheng Ma, Jiansong Ji. Application of Artificial Intelligence in Interventional Management and Prognostic Assessment of Coronary Artery Disease[J/OL]. Chinese Journal of Interventional Radiology(Electronic Edition), 2026, 14(03): 243-249.

冠心病是全球重要公共卫生问题,介入治疗已成为其诊断和治疗的重要手段。近年来,人工智能(artificial intelligence,AI)技术逐渐应用于冠状动脉多模态影像与临床数据的整合分析。AI可以提取并分析多模态影像特征,辅助医师进行病变识别、斑块分析、功能学评估,还能结合围术期临床资料进行风险分层与预后预测。AI能够贯穿冠心病介入治疗的术前决策、术中指导和术后管理,为优化介入治疗策略和风险分层提供支持。本文概述AI在冠心病介入治疗及预后评估中的研究进展,以期为冠心病精准介入治疗和智能化管理提供参考。

Coronary artery disease (CAD) is a major global public health concern, and interventional therapy has become an important approach for its diagnosis and treatment. In recent years, artificial intelligence (AI) has increasingly been applied to the integrated analysis of coronary multimodal imaging and clinical data. AI can extract and analyze multimodal imaging features, assisting physicians in lesion identification, plaque analysis, and functional assessment. It can also integrate perioperative clinical information for risk stratification and prognostic prediction. AI may be applied throughout the entire process of interventional treatment for CAD, including preoperative decision-making, intraoperative guidance, and postoperative management, thereby providing support for optimizing interventional strategies and risk stratification. This article reviews the research progress of AI in interventional treatment and prognostic evaluation of CAD, with the aim of providing a reference for precision interventional therapy and intelligent management of CAD.

表1 AI在冠心病介入治疗及预后评估中的代表性研究比较
应用场景 代表研究 研究对象/数据量 算法类型 验证方式 主要结果 主要局限 转化阶段
OCT非罪犯病变TCFA识别与结局预测 Volleberg等[8] PECTUS-obs二次分析;414例心肌梗死患者;2年随访 OCT-AID AI分割算法 与核心实验室判定比较;Cox风险模型分析 AI识别TCFA与主要结局相关,风险比5.50;阴性预测值 97.6% 限于心肌梗死非罪犯病变队列;AI与核心实验室判定存在差异;需干预性研究验证 预后关联验证阶段
CCTA无创缺血评估 Peters等[14] 275例患者;322根血管 CT-FFRAI深度学习模型 以有创FFR和瞬时无波形比值为参照;双中心放射科医师监督 血管水平诊断准确率约 83%;阴性预测值 93%~94% 仍需人工监督中心线;钙化影响特异度和诊断性能 接近临床应用的无创生理学替代方案
CAG血管自动分割 Chang等[16] 100张标注CAG图像;DCA1外部数据集 SE-RegUNet模型 五折交叉验证;外部验证 准确率约0.97,外部验证Dice系数0.76;处理速度41.6帧/s 样本量较小,以图像级标注为主;尚需多中心、前瞻性临床测试 研究原型及外部验证阶段
CAG冠状动脉分割与显著狭窄检测 Molenaar 等[17] 10 573张造影图像;双中心数据 DL冠状动脉分割与狭窄检测模型 双中心训练;与专家一致性比较 冠状动脉分割Dice系数0.86;狭窄检测率0.67,接近专家一致性 主要动脉表现较好,但狭窄检测率仍有限;需前瞻性流程验证 临床辅助决策探索期
IVUS斑块成分量化与脂质丰富斑块识别 Masuda等[19] 训练组1 098张图像/67例;验证组1 100张图像/100根血管/88例 7层U-Net++模型 训练-验证队列;以集成背散射IVUS为参照;与人工测量比较 脂质丰富斑块识别AUC为0.919,特异度94% 灵敏度为62%,存在漏检风险;样本规模有限,依赖参照标准 斑块风险识别的早期临床验证
IVUS管腔和外弹力膜自动分割 Kim等[20] 1 240个IVUS;191 407帧图像 DL分割模型 独立测试集;专家一致性验证;外部队列验证;3年事件关联分析 管腔和外弹力膜Dice系数分别为0.966和0.982;体积测量一致性较好 分割性能较高,但临床终点预测仍属间接验证;是否改变PCI策略和预后仍需证实 定量分析工具临床转化前验证
IVUS引导PCI支架扩张与边缘斑块负荷评估 Rubio等[21] 60例IVUS引导PCI患者;47 997 帧图像 AVVIGO™+AI软件 回顾性研究;与介入心脏病专家逐帧评估比较 分析时间缩短近60%;识别更多支架扩张不足及边缘斑块负荷较高病例 样本量小;更严格阈值可能增加干预提示;缺少结局获益验证 已获美国食品药品监督管理局批准软件的临床性能评估
OCT纤维帽自动分割 Lee 等[23] 2项注册研究;227次回拉;32 531张图像 改良SegResNet模型;迁移学习 多中心数据;五折交叉验证;保留测试集验证;重复性评估 纤维帽分割Dice系数0.837;厚度测量偏差较小 主要验证分割准确性,尚未充分证明预后或介入策略增益 研究工具及支架边缘规划潜在辅助
PCI术后OCT预后预测 Hamana等[24] 418例急性冠脉综合征患者 卷积神经网络-Transformer模型 Harrell C指数评价;与传统定量和定性模型比较;热图解释 靶血管失败预测C指数0.796,优于仅含定量因素的传统模型 样本量和事件数有限;模型可解释性和外部推广仍需加强 自动化风险分层探索期
CCTA自动重建与血流动力学狭窄识别 Li等[27] 242例患者;657根血管;CAREER试验回顾性盲法分析 AI全自动重建及CT-微血管血流储备分数计算 以导管室生理学标准为参照 患者水平准确率83.0%;灵敏度84.2%,特异度81.9%;单例分析约1.6 min 需在不同扫描设备、图像质量和真实转诊流程中验证;预后增益未明 快速自动化无创筛查的临床验证期
CCTA斑块-血流动力学整合的罪犯病变预测 Koo等[28] 351例急性冠脉综合征患者;2 088处非罪犯病变、363处罪犯病变 AI-QCPHA分析模型 推导队列和验证队列;与传统CCTA评估模型比较 加入斑块和血流动力学特征后,验证队列AUC由0.78提高至0.84 急性冠脉综合征事件与检查间隔较长,病变归因可能存在不确定性;需前瞻性验证 高级影像组学风险建模验证
CCTA斑块及血流动力学特征预测不良事件 Gu等[29] 86例患者;134根有斑块血管;83根发生后续冠状动脉事件 DL联合计算流体动力学分析 回顾性事件映射;相关性分析、逻辑回归和Cox回归分析 斑块形态和血流动力学参数与MACE相关,整合后提高预测性能 样本量较小,为回顾性事件映射;外部验证不足 探索性预后模型
急性ST段抬高型心梗后MACE预测 Chen等[32] 开发队列610例、20 618张图像;外部验证334例、9 944张图像 DL模型;U-Net分割模块和Transformer预测模块 多中心开发;3个独立中心外部验证;可解释性分析 外部验证AUC 0.894,准确率94.3%;高危组事件风险明显升高 心脏磁共振资源可及性、成像时点和适用人群限制推广;需前瞻性实施研究 高性能外部验证后的临床辅助候选
急性胸痛患者冠状动脉疾病范围评估及风险分层 Kim等[33] 408例急性胸痛患者;3个机构急诊数据 DL冠状动脉疾病范围分析模型 回顾性多中心观察性研究;Cox回归模型;与临床风险因素比较 AI识别的阻塞性冠状动脉疾病为MACE强预测因子;风险分层性能提高 回顾性设计,样本量和事件数有限;需急诊真实世界前瞻性分诊验证 急诊风险分层辅助工具验证
AI心电图预测短期及长期MACE Lin等[34] 282万份12导联心电图;另有11万份外部验证数据 心电图-MACE多任务DL模型 训练集、验证集、测试集及独立机构外部验证;与弗雷明汉评分比较 对1年事件有较好预测性能;5和10年长期预测优于弗雷明汉评分 非影像生理信号模型缺乏病变定位信息,PCI特异度有限;外部人群和医疗系统推广需验证 大规模早期预警及预防医学辅助工具
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