GIÁ TRỊ CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI-QCT) TRONG NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC CHẨN ĐOÁN VÀ PHÂN TẦNG NGUY CƠ MẢNG XƠ VỮA MẠCH VÀNH TRÊN CCTA

Tóm tắt

Nghiên cứu nhằm đánh giá vai trò của định lượng mảng xơ vữa tự động bằng trí tuệ nhân tạo (AI-QCT) trong việc nâng cao độ chính xác chẩn đoán và phân tầng nguy cơ so với đánh giá bằng mắt thường theo tiêu chuẩn CAD-RADS 2.0 trên bệnh nhân hẹp mạch
vành không tắc nghẽn (<50%) qua chụp cắt lớp vi tính mạch vành (CCTA). Dữ liệu trích xuất từ Pubmed, Research Gate, Science Direct trong 6 năm gần đây. Các tiêu chí lựa chọn tập trung vào nghiên cứu lâm sàng về AI-QCT, đặc điểm mảng xơ vữa nguy cơ cao và hệ thống CADRADS 2.0. Kết quả ghi nhận AI-QCT mang lại hiệu quả vượt trội với độ nhạy trong phát hiện mảng xơ vữa nguy cơ cao (85%-94%, có thể đạt gần 99% ở một số nghiên cứu). Chỉ số diện tích dưới đường cong (AUC) trong phân tầng nguy cơ tim mạch đạt 0,8 đến 0,93 (đa số ≥ 0.85). Việc tích hợp AI-QCT vào phân tích CCTA và hệ thống CAD-RADS 2.0 mang giá trị chiến lược kép: triệt tiêu sai số chủ quan để tối ưu phân tầng nguy cơ và tạo nền tảng cá thể hóa điều trị dự phòng và nâng cao tiên lượng lâm sàng dài hạn cho bệnh nhân.