AI定量CT评估冠状动脉钙化与节段受累评分在斑块负荷量化中的不一致性及其临床意义

《The International Journal of Cardiovascular Imaging》：Using AI-Quantitative CT to evaluate the relationship between coronary artery calcium and segment involvement scores in quantifying coronary plaque burden

本研究针对CAD-RADS 2.0分类中CAC与SIS评分不一致性问题，通过AI-QCT平台对461例CCTA进行回顾性分析。结果显示仅23%病例评分一致，77%存在显著差异（κ=0.40，p<0.01），其中SIS主导75.5%的最终P评分。特别在CAC=0患者中，95%存在AI检测的非钙化斑块，凸显单纯依赖CAC可能导致风险误判。这项研究为标准化自动斑块量化提供了关键证据。

　　

在全球每年约1790万人因心血管疾病死亡的严峻背景下，冠状动脉疾病（CAD）的风险精准评估成为临床实践的核心挑战。传统上，冠状动脉CT血管成像（CCTA）是评估冠脉斑块负荷的重要工具，而CAD-RADS 2.0分类系统通过引入P评分（P_score）整合了冠状动脉钙化评分（CAC）和节段受累评分（SIS）等参数，旨在更全面表征动脉粥样硬化负担。然而，这两种评分方法在实际应用中的一致性及其对风险分层的影响尚不明确。当医生面对一位CAC为零的患者时，是否意味着其真正处于低风险？现有标准建议取CAC与SIS评分中的较高值作为最终P评分，但这种做法是否会导致某些人群的风险被高估或低估？这些疑问促使研究人员开展了一项基于人工智能定量CT（AI-QCT）的创新研究。

为探究CAC与SIS在CAD-RADS 2.0框架下的关联，研究团队回顾性分析了461例接受CCTA检查的患者数据，采用商业AI平台（CLEERLY）进行自动化斑块量化。技术方法的核心包括：1）基于自然语言处理（NLP）的CAC分数提取（ChatGPT辅助）；2）AI自动计算的SIS值；3）按CAD-RADS 2.0阈值分别计算单侧P_CAC与P_SIS评分；4）通过Cohen's kappa、Wilcoxon符号秩检验、McNemar检验等统计方法评估一致性；5）针对CAC=0患者及症状分组的亚组分析。

研究结果通过多维度分析揭示了显著发现：

评分分布差异

研究人群平均年龄67岁，女性占38.7%。P_SIS评分分布明显向高风险类别偏移：P_CAC评分中P0占21.0%，而P_SIS评分中P0仅0.87%。最终P评分由SIS主导的比例高达75.5%，而CAC仅决定1.5%的病例。

一致性分析

Cohen's kappa系数为0.397（p<0.01），表明两种评分方法仅存在中等程度的一致性。Wilcoxon符号秩检验显示P_SIS评分中位数显著高于P_CAC（3 vs 2，p<0.01）。McNemar检验进一步证实，随着P评分等级升高，不一致性加剧（P1-P4类别p均<0.01），其中P_SIS倾向于赋予更高风险分类。

非钙化斑块的主导作用

对SIS组分分析发现，非钙化斑块（NCP）是评分差异的主要驱动因素：P_SIS-NCP高于P_SIS-CP的病例达168例，反向仅1例（p<0.01）。这解释了CAC对非钙化病变不敏感导致的评估局限。

CAC=0患者的再评估

在97例CAC=0患者（中位年龄62岁，65%为女性）中，95%通过AI-QCT检测出非钙化斑块，仅4例同时满足SIS=0。其P_SIS评分广泛分布于P1-P4类别，挑战了传统“钙化零分即低危”的认知。

症状状态的影响

症状分组分析未发现最终P评分或P_CAC与症状状态的显著关联（p>0.05）。尽管P_SIS在卡方检验中显示组间差异（p=0.04），但序数逻辑回归未支持这一结果，提示症状与斑块负荷评分的关系需进一步验证。

本研究通过大规模AI量化数据证实，CAD-RADS 2.0中CAC与SIS存在普遍不一致性，尤其在高风险类别及非钙化斑块人群中。这种差异凸显了单一依赖钙化评分可能低估女性、年轻患者等特定人群的风险。讨论部分指出，AI-QCT技术能够检测到传统视觉评估可能遗漏的小体积非钙化斑块（最小检测阈值9mm3），且纵向研究证实这类斑块具有临床进展性。然而，研究局限性包括缺乏结局数据关联验证，以及AI自动测量可能高估斑块负荷的现实挑战。结论强调，未来需要标准化SIS阈值并整合多参数信息，以实现更精准的风险分层。这项发表于《The International Journal of Cardiovascular Imaging》的研究为改进CAD管理策略提供了关键证据，尤其警示临床关注“钙化零分但非钙化斑块阳性”这一潜在高危表型。