对于冠心病患者，早期检测、风险分层和个体化护理可改善预后。人工智能（AI）的进步正在重塑该疾病的评估和诊断方式，以不断增强的准确性和效率支持临床决策。
冠心病：并非千篇一律
冠心病（CAD）是最常见的心脏病类型，也是全球成年人死亡的主要原因。在美国，约5%的20岁及以上人口受其影响，并导致约40%的心血管相关死亡——2022年超过371,000例。
冠心病通常在患者出现胸痛后，通过一系列评估和检查（如家族史、心电图、负荷试验和超声心动图）进行诊断。传统上，诊断目标是确定阻碍或限制血流的动脉堵塞程度，以便采取适当治疗。
值得注意的是，并非所有心肌梗死都由严重堵塞引起；非阻塞性冠状动脉疾病（NOCA）定义为堵塞程度<50%。微血管功能障碍和冠状动脉痉挛也会发生，且常存在内皮功能障碍。
阻塞性和非阻塞性冠心病均可导致心肌梗死和卒中。
斑块量与风险
当医疗专业人员将评估范围扩大到动脉堵塞百分比之外时，就能更全面地了解患者的心血管健康和风险。关于总斑块量（也称为总斑块体积，TPV）的信息是临床决策中的重要因素。
最近一项对近8000名患者的回顾性分析发现，斑块量是长期心血管事件的独立预测因子。总斑块体积最高的患者发生重大心血管事件的风险比最低阶段的患者高出5倍以上。
并且，较高的总斑块体积与长期风险相关。在中位3.3年的随访期内，较高的总斑块体积独立地与心血管死亡和心肌梗死发生率显著增加相关。掌握斑块体积信息后，医疗专业人员可以与患者共同决策，识别并实施改善健康的治疗方案。
通过冠状动脉斑块评估实现个性化冠心病预防
现在，即使没有显著的动脉堵塞，也可以为冠心病提供预防性、个性化的心脏护理，从而改善患者预后。需要哪些检查来获取必要信息？
- 使用含碘造影剂和CT扫描的无创冠状动脉计算机断层扫描血管造影（CCTA），可检查冠状动脉是否因斑块堆积或动脉狭窄而变窄。
- 可以在CCTA基础上增加基于CT分析的血流储备分数（FFR-CT），以更精确地评估冠心病的严重程度。FFR-CT通过比较堵塞两侧的血流，帮助确定动脉狭窄的严重程度。数据显示，FFR-CT有助于改善决策、预测未来心血管事件并节省成本。
- 人工智能（AI）可以进一步帮助区分潜在风险，超越仅仅测量动脉堵塞程度，进而测量斑块的总量和类型，以及斑块是否实际限制血流。这比传统扫描单独提供更全面的诊断输出。
所有这些额外数据为医疗专业人员提供了更全面的风险图谱，并允许更早、更个性化的干预。2025年12月，美国心脏协会和美国心脏病学会均发布了关于AI技术支持的技术在定量冠状动脉斑块分析（QCPA）中用于风险分层的科学声明。
五个关键要点
冠心病的诊断和治疗对医疗专业人员来说仍然是一个挑战。使用AI增强的诊断工具有助于改善检测和风险分层，从而实现个体化护理和改善患者预后。
- 降低冠心病的发生率和影响可改善个人生活质量，降低发病率和死亡率，并节省护理成本。
- 虽然量化动脉堵塞是识别冠心病的重要步骤，并为阻塞性冠心病的治疗提供信息，但即使是非阻塞性冠心病的个体，心肌梗死和卒中的风险也会增加。
- 获取其他无创数据，例如斑块的总量和类型，以及斑块是否干扰血流，可以改善治疗决策。
- 通过改进的成像技术识别斑块负荷和对血流的影响，医疗专业人员可以在心脏事件发生前制定量身定制的治疗方案。
- AI衍生的生物标志物和预测模型支持个性化风险评估，帮助护士和其他医疗专业人员向患者解释其个体风险特征，并共同制定个性化的生活方式和医疗干预措施。
参考资料：
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