近日，浙江大学医学院附属第一医院与阿里巴巴达摩院联合研发的AI模型iAorta在胸痛急诊场景中取得重要突破，相关成果已发表于国际顶级期刊《自然·医学》。该模型基于常规平扫CT图像，能够在数秒内识别急性主动脉综合征（AAS），显著提升诊断效率与准确性，具有重要的临床意义与应用前景。
iAorta的核心价值在于其解决了AAS诊断中的关键痛点。AAS作为一种病情凶险、易漏诊且死亡率高的心血管急症，传统确诊依赖增强CT血管成像（CTA），但该方法存在造影剂过敏风险、设备普及度低及操作耗时等问题。而平扫CT虽普及率高、检查便捷，却难以有效用于心血管疾病诊断。iAorta通过AI技术实现对平扫CT图像的实时分析与结构重建，自动标记主动脉及可疑病变区域，并以弹窗形式向医生推送高风险病例，极大缩短了诊断时间，同时避免了改变医生原有工作流程。
在临床验证方面，研究团队开展了大规模回顾性试验与多中心人机对照实验。数据显示，iAorta对AAS的识别敏感性与特异性分别达到95.5%和99.4%，在超过1万名胸痛患者中成功识别出21例AAS病例，使其得到及时救治。尤其值得注意的是，该模型可将初诊漏诊率从较高水平显著降低至4.8%，并将确诊时间压缩至2小时以内，大幅提升了救治效率。
在人机对比实验中，iAorta表现出优于各级医生的诊断敏感性。实验涵盖低、中、高年资共11名医生，结果显示AI模型的诊断能力均高于人类医生组。而在AI辅助下，各级医生特别是低年资医生的诊断敏感性得到显著提升，增幅达40%，甚至达到或超过高年资医生的水平。这表明iAorta不仅可作为独立诊断工具，更具备较强的临床辅助与教学价值。
目前，iAorta已在浙江省10家医院部署，并计划向全国推广。这一成果标志着AI在急重症医学影像诊断中的深入应用，为基层医院提供了高效的AAS筛查工具，有望在未来成为胸痛急诊的标准辅助诊断系统，进一步推动医疗资源的均衡化与诊疗流程的智能化。
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