作为首个将人工智能运用于腔内影像领域的医疗公司，全球领先的医疗健康公司雅培开创性的将人工智能算法与光学相干断层成像（OCT）结合，自主研发并推出人工智能平台Ultreon™（创智），该系统通过AI技术自动检测钙化病变和EEL直径，结合实时造影融合，帮助临床术者在PCI各阶段进行快速决策，践行精准诊疗理念。现已有相关临床研究指出，人工智能平台Ultreon™（创智）能提高OCT图像解读准确性，辅助临床术者制定更优异的介入方案，优化冠脉病变患者临床预后。为此，《门诊》杂志特邀中国医学科学院阜外医院宋雷教授和王晓教授解读人工智能OCT平台相关研究结果，分析人工智能OCT平台应用前景和发展趋势！
虽然OCT成像系统已经提供了10um级的分辨率，在图像的简便和清晰识别上超越了造影和IVUS等传统影像技术，给临床带来了更精准的指导。但是，在实际临床操作中，因术者仍然需要手动分析图像和斑块性质等，会因术者经验和认知偏差导致影像图像的判读结果不一致性。人工智能则可以通过客观算法和统一标准，在短短几秒内完成图像处理，大幅消除主观偏差，提升OCT图像解读准确性和整体手术效率。为此，雅培率先尝试研发人工智能OCT平台，在之前的全程诊疗一体化平台AptiVue™ （优视）的基础上进一步进阶成为目前最新的人工智能平台Ultreon™（创智）。
雅培人工智能平台Ultreon™（创智）主要功能如下：
1.可利用AI技术自动检测钙化病变和外弹性膜直径（EEL），帮助术者制定最佳的预处理和支架植入策略（A）；
2.强化的动态实时造影与OCT图像同屏出现，有利于支架精准定位与释放（B）；
3.支架植入后，人工智能平台可自动计算并通过颜色标记，直观展现出支架膨胀率和贴壁情况，辅助术者进行支架优化（C）；
4.升级的3D分叉视图能使管腔全面可视化，十分有利于处理复杂分叉病变（D）；
5.支架植入前后、支架优化前后的回撤对比，能帮助术者更好的评估治疗效果并制定下一步介入决策；
6.一个设备即可完成压力分数（FFR）和静息指数（RFR）等影像功能的双重评估。
以上所有功能，将为术者带来简洁高效的操作体验和精准智能的决策辅助（图1）。
图1：人工智能平台Ultreon™（创智）主要功能介绍
OCT指导PCI治疗能够优化冠脉疾病患者临床预后，然而尽管“MLD MAX”标准流程可以帮助PCI术者判读OCT图像，但仍无法消除实践经验导致的OCT图像解读差异。人工智能OCT平台Ultreon™是雅培最新推出的光学相干断层扫描（OCT）血管内成像软件，它能够利用AI技术帮助临床术者自动识别钙化斑块和EEL直径（与AptiVue™软件平台的差异），帮助术者选择最合适的球囊和支架尺寸，制定最恰当的介入策略。人工智能光学相干断层成像系统对经皮冠状动脉介入决策的影响为对比AptiVue™软件平台和全新升级人工智能平台Ultreon™（创智）对PCI介入决策的影响，一项回顾性、前瞻性研究共邀请30名从未接触过人工智能平台Ultreon™（创智）的冠脉介入领域专家，并将其按照OCT图像判读经验分成新手组（0-5次OCT指导PCI术）、偶尔使用组（6-34次OCT指导PCI术）和常规使用组（≥35次OCT指导PCI术），分别使用Ultreon™ 和AptiVue™软件平台解读21个PCI术前OCT图像。主要临床终点为决策准确性、变异性和OCT图像解读时间。结果发现：Ultreon™ 软件平台决策准确性更高，与AptiVue™软件平台相比，Ultreon™ 软件平台在评估严重钙化病变（OR 1.77，95%CI 1.27-2.50；P<0.001）、制定血管准备策略（OR 2.00，95%CI 1.12-3.40；P=0.018）、选择支架尺寸（OR 2.83，95%CI 1.79-4.50；P<0.001）等方面具备优势；与新手组相比，人工智能软件平台能显著提高偶尔使用组和常规使用组的决策准确性，在选择支架尺寸方面，偶尔使用组和常规使用组的决策准确性分别提高2.03（95%CI 1.17-3.50，P=0.012）和1.92（95%CI 1.11-3.00；P=0.019），在评估严重钙化病变方面，常规使用组的决策准确性显著提高1.98（95%CI 1.10-2.50；P=0.0203）（图2）。
图2：决策准确性
在人工智能平台辅助下，评估远端支架着陆区、近端支架着陆区和支架长度的变异性分别降低了15%、24%和17%（P＜0.0001）。Ultreon™ 软件平台比AptiVue™软件平台OCT图像解读时间的变异性低25%（P＜0.0001），且Ultreon™ 软件平台和AptiVue™软件平台的平均OCT图像解读时间分别为1.8 min和2.3 min（P＜0.0001）（图3）。
图3:决策变异性和OCT图像解读时间
人工智能可以提高冠脉介入术者解读OCT图像的准确性和效率另一项研究则采用眼动追踪技术对比雅培Ultreon™ 软件平台与AptiVue™软件平台判读OCT图像的效率和准确性。研究期间，加拿大某三级医疗中心的10名冠脉介入术者和8名进修医生使用雅培Ultreon™ 软件平台与AptiVue™软件平台评估6张OCT静态图像，评估内容包括钙化弧度是否＞或＜180°、支架直径和长度、支架边缘夹层（弧度60°且长度＞3 mm）、支架错位（支架梁距离血管壁＞300 μm）、支架膨胀不足（不足参考值的90%）。主要临床终点为OCT图像解读效率（首次注视时间TFF、停留时间DT、总任务时间TTT）和准确性。结果发现：Ultreon™ 软件平台和AptiVue™软件平台平均TFF分别为0.9 s和1.6 s（P=0.007），Ultreon™ 软件平台钙化评估（0.2s vs. 0.6s）、支架选择（1.7s vs. 2.7s）和支架优化（0.7s vs. 1.3s）TFF均较低；且无论经验如何，使用Ultreon™ 软件平台都能降低TFF（经验不足者0.9±1.9s vs. 1.4±2.8s；经验丰富者0.8±1.6s vs. 1.8±2.8s）。与AptiVue™软件平台相比，Ultreon™ 软件平台TTT更低（10.2s vs. 12.6s，P=0.006），Ultreon™ 软件平台钙化评估（6.2s vs. 8.7s）、支架选择（13.5s vs. 18.3s）和支架优化（13.8s vs. 14.3s）TTT均显著降低；且无论经验如何，使用Ultreon™ 软件平台都能降低TTT（经验不足者12.9±8.2s vs. 16.0±10.2s；经验丰富者7.6±5.5s vs. 9.3±5.9s）。此外，Ultreon™ 软件平台能显著增加DT（58% vs. 41%，P＜0.001）（图4）。
图4：OCT图像解读效率
Ultreon™ 软件平台和AptiVue™软件平台OCT图像解读准确率无显著差异（74% vs. 71%），但经验丰富者的解读准确率明显优于经验不足者（87% vs. 58%，P＜0.001）,且有关钙化评估（82%，95%CI 73%–90%）、支架选择（56%，95%CI 47%–64%）和支架优化（80%，95%CI 72%–88%）的解读准确性也具备差异（P＜0.001）（图5）。
图5：OCT图像解读准确率
与AptiVue™软件平台相比，Ultreon™ 软件平台界面更加简洁，且经验不足者和经验丰富者使用Ultreon™ 软件平台时均聚焦关键数值，而AptiVue™软件平台的横向视图和纵向视图中所需关注的信息更多（图6）。
图6：AptiVue™软件平台与Ultreon™ 最新软件平台界面对比
专家点评
宋雷教授：近年来，腔内影像学指导的冠心病介入诊疗已经被众多国际和国内指南或专家共识所推荐，人工智能技术在影像识别方面的优势使其特别适合于腔内影像领域的应用，结合人工智能的OCT系统能为临床PCI术者提供全方位、智能化的影像学评估支持，凭借其具备的高精准度、高便捷性和高智能化的优势，更利于将腔内影像学指导的精准治疗理念应用与临床实践，不仅能够改善患者远期预后，整体提升我国冠脉疾病诊疗效率，还能大幅缩短年轻术者的学习曲线，尤其随着人工智能OCT平台逐步渗透进更多的医疗单位，甚至被推广普及至更多基层或偏远地区，将有助于推动全国冠脉介入诊疗领域的高水平同质化发展！
王晓教授：以OCT为代表的腔内影像学评估手段是临床指导冠脉精准介入治疗的重要工具，但因操作不规范、图像解读困难等原因，其规范化应用和普及度始终未达到预期。而雅培自主研发并推出的人工智能平台Ultreon™（创智）能够切实改变这一临床现状，上述两项研究结果显示，人工智能平台Ultreon™（创智）在评估严重钙化病变、制定预处理策略、选择支架尺寸等方面具备优势，OCT图像解读准确性优异，平均TFF和TTT更低，且无论冠脉术者OCT使用经验是否丰富，都可以从中获益，这不仅能减少临床误诊发生率，提升PCI手术成功率，还有助于精准PCI诊疗理念的普及，优化冠脉疾病患者临床预后！
博士，主任医师，研究生导师，中国医学科学院阜外医院冠心病一病区主任，冠心病中心副主任，国家心血管疾病临床研究中心主要研究者（PI），纽约哥伦比亚大学腔内影像及生理学专业访问学者，国家心血管疾病介入诊疗技术培训基地导师，中华医学会心血管内科分会老年心血管学组委员，中国老年医学学会心血管病分会委员，健康中国2022年度最美践行者，第四批北京健康科普专家，北京健康文化促进会健康科普专业委员会副主任委员。
医学博士，美国哥伦比亚大学博士后，主任医师，博士生导师，中国医学科学院阜外医院心血管代谢病区主任。
“十四五”国家重点研发计划青年项目首席科学家，北京市杰出青年科学基金获得者，茅以升北京青年科技奖获得者，“凤凰计划”青年拔尖人才，美国心脏病学会专家会员（FACC）, 亚洲心脏学会（AHS）介入心脏病学委员会委员。
主要从事冠心病合并代谢性疾病（高血压、糖尿病、高脂血症、肥胖等）的精准诊疗和研究工作，擅长高危复杂冠心病微创治疗。主持国家重点研发计划青年科学家项目、国自然青年和面上项目、北京市杰青项目等13项，获市科委“北京市科技新星”（2020）、市委组织部“北京市优秀人才”（2016）、市医管局“青苗”计划（2016）、全国“敬佑生命·荣耀医者”青年创新奖（2020），龚兰生青年学者奖（2022），第五届中青年心血管病学菁英“科学科研创新”奖（2023）。在《Circulation》《Eur Respir J》《JACC Imaging》《Chest》《EHJ Imaging》等发表论文180余篇，其中SCI论文100余篇，单篇最高IF37.8，H指数20。获2019年北京市科学技术进步奖一等奖（第二完成人）。在欧美心血管顶尖大会如ESC、ACC、TCT等交流近20次。获得授权专利3项（其中国际PCT发明专利1项）。参编卫计委全国高等学校医学研究生规划教材《心血管内科学》第2版、《冠状动脉介入诊疗培训教材》第3版和《血管内超声》第2版等专著9部。
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