与临床医生单独判断冠状动脉造影患者选择相比，人工智能增强决策未能显示出非劣效性2分钟药
作者：Cheng En Xi
1. Upton 及其同事评估了临床医生独立工作或使用人工智能工具进行冠状动脉造影转诊的适当性。
2.两组主要结局差异未达到非劣效界，其他指标未显示显着差异。
证据评级级别：1（优秀）
研究纲要：临床医生依靠负荷超声心动图等非侵入性成像来评估疑似心脏病患者。然而，超声心动图的解释依赖于定性评估。Upton 及其同事进行了一项随机对照试验 (RCT)，检验人工智能增强临床医生决策的能力。符合条件的疑似冠状动脉疾病 (CAD) 患者采用盲法，并以 1:1 的比例随机分配到标准决策（对照组）组或 AI 增强（干预）组。在对照组中，患者根据临床医生的决定继续接受治疗。在干预组中，人工智能增强设备还对超声心动图图像进行了评估，该设备告知临床医生患者患有严重 CAD 的可能性是低还是高。主要结果是通过受试者工作特征曲线下面积（AUROC）评估冠状动脉造影转诊的适当性，以及敏感性和特异性。研究发现，两组的AUROC未能达到预先设定的非劣效性界限；两组的敏感性和特异性之间没有统计学上的显着差异。这项研究证明了人工智能在增强大量负荷超声心动图解释方面的局限性。
深入[随机对照试验]：Upton 及其同事招募了来自 20 个负荷超声心动图中心的 4,907 名患者。符合条件的患者是转诊进行缺血性心脏病检查的成年人，没有明显的合并症、严重的心脏病或既往心脏手术。所有患者在超声心动图检查后均接受 6 个月的随访。裁决委员会确定冠状动脉造影转诊的适当性。真阳性定义为转诊患者中需要血运重建的严重 CAD，假阴性定义为 6 个月内的急性冠脉事件。患者对分组分配不知情，评审委员会对负荷超声心动图结果和 AI 报告不知情。最终，2213例（94.53%）患者完成随访。对照组的 AUROC 为 0.55（95% CI，0.33 至 0.80），而干预组的 AUROC 为 0.63（95% CI，0.43 至 0.83）。两组之间的差异为 0.09（95% CI，-0.22 至 0.39），未满足预先指定的非劣效性界限它们的敏感性和特异性也没有显着差异，前者差异为 9.05（95% CI，-21.8 至 39.59），后者差异为 -0.58（95% CI，-2.13 至 0.94）。亚组分析发现，小容量压力下 AUROC 显着差异为 0.25（95% CI，-0.02 至 0.62）作者得出的结论是，与标准决策相比，人工智能增强并没有显示出显着差异，但可能有利于小容量中心做出的决策。
图片：PD
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