急性主动脉综合征（AAS）是以主动脉壁完整性受损为特征的心血管急症，起病凶险，40-50%的AAS患者在发病后48小时内死亡。在中国等医疗资源不均衡地区，昂贵的CT血管造影（CTA）往往不是首选项，约60%的疑似患者首先接受非增强CT检查。然而，非增强CT对AAS的诊断灵敏度仅为30-50%，导致大量漏诊和延误治疗，因此当前亟需开发适用于非增强CT的AAS新诊断方案。

近日，浙江大学医学院附属第一医院血管外科张鸿坤团队联合阿里巴巴达摩院团队在《Nature Medicine》期刊上发表题为“AI-based diagnosis of acute aortic syndrome from noncontrast CT”的研究文章，提出了基于非增强CT的AI预警系统iAorta，并在前至前瞻性部署的多阶段验证中证实其具有卓越的诊断性能。

该研究首先通过3350例配对的CTA数据训练AI模型识别非增强CT中的疾病特征，并在第一阶段的内外部验证队列中实现了AUROC为0.94-0.98的优秀性能。第二阶段，在AI模型辅助诊断下，专科专家、放射科医师和实习医师的AAS诊断灵敏度均得到显著提升，尤其实习医师的诊断灵敏度由0.603提升至0.919，接近甚至超过专业专家水平。在第三阶段的回顾性研究中，研究团队进一步通过难分样本挖掘和增量学习技术对模型进行改进，并在三个验证队列中实现0.91-0.95的诊断灵敏度与超0.99的诊断特异性。在第四阶段的临床前瞻性部署验证中，AI模型成功从15584例急诊患者中准确识别22例AAS中的21例，平均诊断时间控制在102.1（75-133）分钟。

在常规非增强CT检查极易漏诊AAS的当下，该研究提出的iAorta预警系统提供了适用于非增强CT的高灵敏度AAS诊断方法，并可辅助临床医生实现病灶的快速、准确识别，从而大幅降低漏诊率。仅需单个NVIDIA RTX3090图形处理器的标准服务器即可在40秒内完成计算推理，使得iAorta系统具有良好临床应用前景，并已在浙江省内首批10家医院完成部署，有望显著提升AAS临床诊疗水平。

论文链接：

https://www.nature.com/articles/s41591-025-03916-z#Sec2

注：此研究成果摘自《Nature Medicine》期刊，文章内容并不代表本网站的观点和立场，仅供参考。