主要观点总结
四川省人民医院田文杰教授团队使用搭载雅培全新升级人工智能平台Ultreon™的光学相干断层成像系统（OCT），成功为三名复杂冠脉病变患者进行优化PCI治疗。新一代人工智能平台Ultreon™能利用AI技术自动识别钙化斑块和EEL直径，帮助临床术者快速决策。包括三个典型案例和专家团队的介绍，以及AI-OCT技术的重要性和田文杰教授的介绍。
关键观点总结
关键观点1: 田文杰教授团队成功使用人工智能平台Ultreon™进行PCI治疗。
田文杰教授团队采用了新一代人工智能平台Ultreon™，通过AI技术自动识别钙化斑块和EEL直径，帮助临床术者在PCI各阶段进行快速决策，成功为三名复杂冠脉病变患者进行优化PCI治疗。
关键观点2: AI-OCT技术的优势和影响力。
AI-OCT技术不仅推动心血管诊疗的数字化转型，还通过深度学习智能识别钙化环分布和斑块形态，量化评估支架贴壁质量，为复杂病变预处理提供精准决策。其创新性将AI分析与介入路径规划结合，显著提升手术安全性。
关键观点3: 田文杰教授的介绍。
田文杰教授是四川省人民医院心内科主任医师、科主任，擅长OCT、IVUS、FFR指导下的冠脉病变介入治疗。他主持多项国家自然科学基金和省科技厅课题，发表多篇SCI论文，获多个学术荣誉和称号。
正文
近日，四川省人民医院
田文杰教授
团队使用搭载雅培全新升级人工智能平台Ultreon™（创智）的光学相干断层成像系统（OCT），顺利为三名复杂冠脉病变患者进行优化PCI治疗。
新一代人工智能平台Ultreon™（创智）能够利用AI技术自动识别钙化斑块和EEL直径，能帮助临床术者在PCI各阶段进行快速决策，制定最恰当的介入方案！
CASE 1：右冠近-远段弥漫性纤维脂质斑块伴270°环形钙化PCI一例
患者81岁高龄女性，主诉“反复胸闷30+年，加重10+天”入院，症状在饱餐后及活动后发生，持续数分钟，含服硝酸甘油后可缓解。术前造影显示右冠弥漫性狭窄伴严重钙化（图1）。
术者先后使用1.25×12 mm和2.0×15 mm预扩球囊扩张右冠狭窄处后，启动主动旋磨，对右冠钙化病变进行处理（图2）。采用雅培最新一代人工智能平台Ultreon™“创智”配合成像导管，行OCT示右冠脉近段-远段弥漫性纤维脂质斑块，伴270°环形钙化，最小管腔面积不足2 mm²（图3）。
随后，术者使用2.5×15 mm、2.75×15 mm后扩球囊和2.75×6 mm切割球囊再次扩张右冠狭窄处（图4），成功于右冠中远段植入一枚3.0×18 mm药物支架（图6），3.0×8 mm后扩球囊充分高压后扩。
术后冠脉造影示支架贴壁、膨胀良好，TIMI 血流3级（图6）；术后右冠OCT显示最小管腔面积大于6 mm²，支架贴壁良好，扩张充分，未见血肿及夹层（图7）。
CASE 2：右冠近中段脂质斑块伴重度狭窄PCI一例
患者85岁高龄男性，主诉“间断胸背部疼痛1+天”入院，心电图检查提示V1-V4病理性Q波，V1-V5 ST段抬高0.1-0.8 mv，T波改变；实验室检查显示高敏肌钙蛋白T 7647 ng/L，术前冠脉造影提示右冠中段重度狭窄（图8）。
术中术者使用2.0×12 mm预扩球囊疏通并扩张狭窄处后，采用雅培最新一代人工智能平台Ultreon™“创智”配合成像导管行OCT检查，发现右冠近中段脂质斑块伴重度狭窄，狭窄最重处最小管腔面积小于1.7 mm²（图9）。
术者于右冠近中段植入一枚3.5×26 mm支架（图10），给予3.5×15 mm后扩球囊充分扩张后，复查右冠OCT显示右冠近中段最小管腔面积大于8 mm²，支架贴壁良好，扩张充分，未见血肿及夹层（图11）。
CASE 3：前降支近中段弥漫性纤维脂质斑块PCI一例
患者70岁男性，主诉“胸痛3+天”入院，表现为无明显诱因出现左侧胸痛，疼痛较剧烈，持续1小时自行缓解，伴胸闷、气紧、大汗。入院心电图检查提示V1-V3导联r波递增不良（V1、V2呈QS型），ST-T改变；实验室检查显示高敏肌钙蛋白T 1038.74 ng/L。术前冠脉造影提示前降支近中段弥漫性病变，狭窄最重处约95%（图12）。
术中术者使用2.0×15 mm预扩球囊扩张前降支最狭窄处后，采用雅培最新一代人工智能平台Ultreon™“创智”配合成像导管行OCT检查显示前降支近中段弥漫性纤维脂质斑块，最小管腔面积约2 mm²（图13）。
随后，术者于前降支近中段串联植入2.5×18 mm和3.0×23 mm药物支架（图14），予3.0×15 mm后扩球囊处理支架近中段。
复查OCT显示，支架贴壁良好，扩张充分，前降支未见明显血肿及夹层（图15）。复查冠脉造影示支架膨胀、贴壁良好，前降支血流恢复（图16）。
田文杰教授
指出：雅培Ultreon OCT系统搭载AI技术是心血管诊疗的里程碑式突破。"AI+OCT"通过深度学习不仅能智能识别钙化环分布和斑块形态，还可量化评估支架贴壁质量，为复杂病变预处理提供精准决策。其创新性将AI分析与介入路径规划结合，基于斑块特征推荐个性化方案，突破经验医学局限，显著提升手术安全性。临床随访数据印证该技术对预后的实质性改善。
作为心血管介入数字化转型的重要突破，AI-OCT技术不仅推动影像指导PCI的进化，更引领诊疗体系向精准化迈进。
未来通过多模态数据融合，有望实现从解剖到功能的智能跃迁，为患者创造更大临床价值。
雅培全新升级人工智能平台Ultreon™（创智）搭载了AI技术，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更好的优势。人工智能OCT的普及应用，可助力术者快速抓取有用信息，提高手术效率，同时AI的精准识别有助于提升冠脉介入治疗效果，真正实现精准PCI诊疗。
医学博士，硕士研究生导师
四川省海外留学高层次人才
哈佛大学心血管病研究所博士后
2009年毕业于复旦大学，获心血管博士学位。于2013年至2014年在美国Medstar Washington Hospital Center作心血管介入访问学者一年。2019年10月-2022年9月，在哈佛大学麻省总医院心血管病研究所从事博士后工作。特长为冠心病、高血压、心衰等心内科常见病和危重症治疗，尤其擅长OCT、IVUS、FFR指导下的冠脉病变介入治疗，长期从事新型冠脉药物洗脱支架优化改性、血管钙化的基因调控研究。合作国家自然科学基金重点项目1项，主持国家自然科学基金面上项目1项、省科技厅课题2项，卫生厅课题和院级课题各1项，以第一/通讯作者（含共同）发表SCI论文15篇（最高影响因子19.0，累计引用大于600次），获四川省医学会“优秀论文奖”，四川省卫健委“卫生健康英才”称号。现为中华医学会心血管病分会全国委员，四川省康复医学会心血管分会常委，冠心病专委会副主任委员，中国中西医结合学会重症医学专委会常委，中国医师协会心血管病分会青年委员。
