摘要目的 探讨基于人工智能(AI)技术的CT血管成像(CTA)诊断冠状动脉狭窄程度的效能.方法 选取 82 例疑似患有冠状动脉粥样硬化的患者,均行冠状动脉CTA检查.分别以人工和AI行冠状动脉图像后处理,比较 2 种方法的工作效率、图像质量.以冠状动脉造影(CAG)结果为金标准,比较人工、AI诊断左前降支、左回旋支、右冠状动脉狭窄程度的效能.结果 AI后处理耗时、诊断耗时均低于人工,差异有统计学意义(P<0.05).AI对左前降支、左回旋支、右冠状动脉的图像质量评分均高于人工,差异有统计学意义(P<0.05).经CAG检查结果证实,82 例患者中单支病变 26例,双支病变 26 例,三支病变 30 例;其中左前降支无狭窄 11 例,轻微狭窄 6 例,轻度狭窄 22 例,中度狭窄 22 例,重度狭窄 19 例,血管闭塞 2 例;左回旋支无狭窄 30 例,轻微狭窄 8 例,轻度狭窄 13 例,中度狭窄 16 例,重度狭窄 12 例,血管闭塞 3 例;右冠状动脉无狭窄 37 例,轻微狭窄 7 例,轻度狭窄 8 例,中度狭窄 15 例,重度狭窄 10 例,血管闭塞 5 例.经Kappa一致性检验显示,AI诊断左前降支狭窄程度结果与人工诊断结果的一致性较强(Kappa=0.891,P<0.001),AI诊断左回旋支狭窄程度结果与人工诊断结果的一致性较强(Kappa=0.826,P<0.001),AI诊断右冠状动脉狭窄程度结果与人工诊断结果的一致性较强(Kappa=0.849,P<0.001).人工组与AI组诊断准确度比较,差异无统计学意义(P>0.05).结论 相较人工法,AI技术在冠状动脉CTA图像后处理中的工作效率更高,图像质量更优,且二者在诊断冠状动脉狭窄程度方面的效能相当,AI技术可作为辅助临床医师诊断冠状动脉狭窄的有效工具.