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第四节 人工智能辅助诊断血管分析（第1页）

“主动脉及周围血管介入治疗学（..）”

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第四节

人工智能辅助诊断血管分析

最近几年，“人工智能（AI）+医疗”

开始备受关注，但真正能应用于医疗临床尤其是心血管方面的产品比较少。

将AI运用于影像分析主要源于现代医学诊疗中影像学检查重要性和需求的不断提升，专业医疗影像人才的培养速度也远低于需求的增加。

AI系统除了能在短时间内完成分析外，通过大量的深度学习，精确度也会得到进一步加强，对于放射科的医师们来说，AI系统也是对放射科医师工作流程的一次优化，即区别于以往的先有影像结果再分析的工作流程，在AI系统的帮助下，在进行影像检查过程中，系统第一时间就可能发现异常状况，并对出现异常的部位进行再检查。

在血管分析方面，AI系统的开发应用有其自身特点，不同于肿瘤病变诊断和鉴别诊断的复杂性和不确定性，大部分血管病变首先是要求AI给出更加精确和完整的定量分析数据，其次才是定性。

而定量分析又包括血管管腔、管壁结构、斑块性质成分的定量分析，血流速度和剪切力的分析，模拟手术器材植入后的定量匹配分析等。

AI的深度学习功能，通过大数据训练，卷积神经网络自动学习，可以极大程度提高诊断的准确率，辅助临床更好地进行疾病危险分层、临床治疗策略制定以及预后判断（图4-11）。

图4-11胸主动脉夹层智能定量分析

覆膜支架植入手术计划，基于人机交互的关键解剖位置标记和测量

（李宇杨呈伟薛玉国）