施丽萍 张亚平 唐倩韵 解学乾

    患者因胸前区疼痛、胸闷等不适症状就诊[1]，冠脉CT 血管成像(CTA)检查可诊断是否患冠心病[2]。冠脉CTA 检查具有诊断准确率高、安全性好、价格低廉等优点[3]。冠脉CTA 检查后需要进行人工图像重建，图像处理流程繁琐复杂，每个病例需要大量的操作，诊断及报告获取时间往往比普通CT检查更长。随着冠脉CTA 检查在冠心病筛查中越来越多地应用，患者数量的增加导致工作量增大，加之图像观察的主观因素影响较大，可能会降低诊断的准确性和可重复性[4-5]。因此，迫切需要新的技术来促进冠脉CTA 检查的临床应用。人工智能(AI)是以计算机科学为基础的一门新的技术科学[6-7]。随着AI 技术的不断发展，能够对冠脉的图像进行智能处理，实现自动化的冠脉CTA 图像重建和辅助诊断[8]。目前，笔者应用了一套新的AI 系统，可以自动分割冠状动脉图像，提取中心线并生成满足多种后处理要求的冠脉CTA 图像，并且可以实现狭窄位置的自动检测和测量，最终生成结构化或自由文本报告。本研究通过比较AI 冠脉CTA 重建和传统流程的工作效率，来探讨AI 系统对临床工作效率的促进。现报道如下。

    1 资料与方法

    1.1 一般资料 收集上海交通大学医学院附属第一人民医院北院(虹口区)(医院1)和南院(松江区)(医院2)2017-2019 年的冠脉CTA 检查工作量和工作效率数据。纳入标准：(1)有明确冠脉CTA指征；(2)于2017 年1 月-2019 年12 月做了冠脉CTA 检查。排除标准：(1)碘对比剂过敏；(2)有心脏或呼吸运动伪影，图像质量不佳。这2 家医院2017 年和2018 年使用传统工作站进行冠脉CTA 重建，2019 年使用AI 技术进行冠脉CTA 重建 ......