目前我们正处于以大数据为导向的时代，人工智能炙手可热，尤其在数据分析、无人驾驶、人脸语音识别以及数字化疾病诊治等方面有较为突出的表现。在近期召开的相关学术会议上，来自医院血管外科的郭伟教授结合“大数据时代，如何为主动脉疾病诊治赋能”这一主题，为我们详细讲述了其协助创建的AORTIST2.0系统是如何协助临床医师诊疗的。
影像组学基本概念
影像组学可直观地理解为将视觉影像信息转化为深层次的特征来进行量化研究，其强调的深层次含义是指从影像（CT、MRI、PET等）中高通量地提取大量影像信息，实现肿瘤分割、特征提取与模型建立，凭借对海量影像数据信息进行更深层次的挖掘、预测和分析来辅助医师做出最准确的诊断。建立影像组学的步骤为：
1、获得CT影像；
2、兴趣区域分割；
3、3D图像重建；
4、特征提取与分析；
5、联合临床资料等建立数据库；
6、数据挖掘、模型构建与验证。
AORTIST2.0概述
AORTIST2.0（ArtificialintelligenceOnlineResearchplatformTargetingIndividualizedaorticStent-graftingTherapy，AORTIST）是主动脉支架个体化置入人工智能研究云平台，在其中存入患者影像学信息后，可提供数据管理与收集、血流储备分数评估、手术方案规则、不良事件预后预测、论文撰写、卷积神经网络自动测量等一系列服务，高效地协助临床医师诊疗。
辅助解剖参数精准测量
传统的手动测量主动脉直径精度低、效率低。轴位测量动脉直径存在诸多不足之处，如：难以确定标准面，标准面不一定垂直于前后侧动脉壁；最多只能测量标准面上的一个直径；当最大直径位于大弯侧和小弯侧之间时，轴位无法获得准确的直径值。
AORTIST采用自动分割方法，手动分割（例）源数据，卷积神经网络，形成整体主动脉、真腔、假腔自动分割轴位视图，最后形成整体主动脉、真腔、假腔自动分割3D视图。随后通过计算DICE相似性系数（DSC），判断手动分割与自动分割区域的相似程度，对自动分割准确度进行评估。DSC值越接近1，提示自动分割结果越好，测试病例DICE评分结果均＞0.80，提示自动分割精确度较高。
辅助手术方案制定
利用计算机系统术前对患者数据和病变血管特征进行分析，能辅助制定合理的个体化治疗方案，能根据病变类型、位置、解剖结构及患者情况确定手术方式，从而预防术后并发症和死亡的发生。
辅助评估分支血流灌注
血流储备分数（fractionalflowreserve，FFR）的定义是指在冠状动脉存在狭窄病变的情况下，该血管所供心肌区域能获得的最大血流与同一区域理论上正常情况下所能获得的最大血流之比，可简化为心肌最大充血状态下的狭窄远端冠状动脉内平均压（Pd）与冠状动脉口部主动脉平均压（Pa）的比值。AORTIST2.0通过计算得出FFR值辅助评估分支血流灌注。
辅助预后预测
目前尚无评价预后转归的确切依据。AORTIST2.0主要参考TEVAR术后最常见的并发症发生的危险因素辅助预后预测。B型夹层TEVAR术后的常见并发症包括胸主动脉扩张及腹主动脉扩张，腹主动脉扩张发生率高于胸主动脉，其余并发症还包括远端SINE、Ⅰ-Ⅲ型内漏、逆行性夹层、主动脉相关死亡等。远端破口、假腔供血的内脏分支动脉是公认的危险因素；尚无综合考虑夹层形态、空间结构等多种解剖参数的预测模型。
辅助患者管理和数据收集
为患者建立管理列表，每位患者的临床、影像信息作为独立云存储单元，支持姓名、性别、ID编辑，支持患者检索，列表可排序，自动判断检查类别，支持自动发起随访。
辅助论文撰写
AORTIST2.0结合患者信息自动输出论文架构，辅助论文撰写，协助临床医师进行医学学术研究。
总 结
AORTIST2.0可为临床医师提供数据管理与收集、血流储备分数评估、手术方案规则、不良事件预后预测、论文撰写、卷积神经网络自动测量等多种帮助，有效地辅助临床医师的诊疗过程及学术研究。时不可待，人工智能大潮势不可挡。让我们携手共进，一起享受科学技术创新带来的饕餮盛宴！
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