摘要
这项真实世界单中心队列研究表明，通过人工智能量化冠状动脉CT血管造影中的总斑块体积能够预测接受心脏评估患者的不良心血管事件。
目的
评估通过人工智能量化的冠状动脉CT血管造影（CCTA）衍生的冠状动脉斑块特征、狭窄严重程度以及高敏心脏肌钙蛋白T（hs-cTnT）水平在预测急诊患者不良心血管结局中的关系。
材料与方法
本单中心回顾性队列研究纳入了急性就诊于急诊科并接受高敏心脏肌钙蛋白T检测的患者（2016年2月至2021年3月）。根据峰值hs-cTnT水平，患者分为三组：不可检测（<5 ng/L）、中等（5–13 ng/L）和升高（≥14 ng/L）。所有患者均接受CCTA检查，冠状动脉疾病报告和数据系统评分>0的患者使用基于人工智能的斑块工具进行斑块量化。患者随访主要不良心血管事件（MACE），包括急性冠脉综合征、卒中、全因死亡和晚期血运重建。统计分析包括非参数检验、χ²检验和Cox风险回归。
结果
在527名患者中（291名[55%]男性；平均年龄56岁±12岁[标准差]），141名hs-cTnT水平不可检测，275名中等，111名升高。CCTA显示冠状动脉疾病总患病率为59%，hs-cTnT水平未升高患者中为55%。总斑块体积、钙化斑块体积、非钙化斑块体积和低密度非钙化斑块体积均随肌钙蛋白水平升高而显著增加（P < 0.001）。在中位29个月的随访期间，发生22例MACE。升高的hs-cTnT水平与MACE风险增加无关，而总斑块体积>250 mm³是MACE（风险比[HR]，2.62 [95%置信区间：1.13, 6.07]；P = 0.02）和全因死亡（HR，3.62 [95%置信区间：1.25, 10.50]；P = 0.02）的显著预测因子。
结论
在本队列中，人工智能量化总斑块体积预测了MACE，而肌钙蛋白水平则不能。本研究支持在真实世界人群中使用冠状动脉CT血管造影结合人工智能斑块量化进行风险分层。
关键词： CT血管造影、冠状动脉、动脉粥样硬化、冠状动脉疾病、斑块量化、肌钙蛋白、冠状动脉CT血管造影、人工智能
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