CAD-RADS在冠心病诊断中的应用：人工智能与人工方法的对照研究

作者：杨阳; 刁楠; 黄增发; 孙瑞红; 王翔^*

来源：放射学实践, 2022, 37(04): 413-418.

DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2022.04.001

• 人工智能
• 冠状动脉病变
• CT血管成像
• 冠状动脉造影
• 冠状动脉疾病影像报告与数据系统

目的:探讨基于冠状动脉CT血管成像(CCTA)的人工智能(AI)软件在检出冠状动脉病变及评估其CAD-RADS分级中的价值。方法:回顾性分析2018年11月-2020年12月本院临床疑诊为冠心病且行CCTA和冠状动脉血管造影(ICA)检查的175例患者的病例资料。由AI软件及3位不同年资影像诊断医师基于CCTA图像分别进行CAD-RADS分级，以ICA为金标准，计算AI软件和不同年资医师对阻塞性冠脉病变(冠脉狭窄程度≥50%)的诊断效能。采用Kappa检验分别评价AI软件与高、中、低年资医师基于CCTA对冠脉病变CAD-RADS分级评估的一致性。结果:(1)AI及高、中、低年资诊断医师评估冠脉狭窄≥50%的AUC值分别为0.764、0.858、0.747和0.731。其中，在钙化积分≥400组，相应的AUC值分别为0.608、0.750、0.625和0.625;在钙化积分<400组，相应的AUC值分别为0.801、0.884、0.776和0.756。AI软件及各年资医师AUC值的差异无统计学意义(P>0.05)。(2)AI软件与高年资医师基于CCTA的CAD-RADS分级一致性良好(Kappa值为0.677,P<0.001),与中、低年资医师的分级一致性中等(Kappa值分别为0.466和0.428;P值均<0.001)。结论:AI系统对冠脉狭窄≥50%具有良好的诊断效能，兼具时间效率。AI软件基于CCTA的CAD-RADS分级与诊断医师之间具有良好的一致性，可在临床影像诊断工作中推广使用。

• 单位
  华中科技大学; 华中科技大学同济医学院附属协和医院; 同济医学院附属武汉中心医院