【摘要】目的 分析人工智能(AI)技术用于冠脉CT 血管成像(CCTA)对冠状动脉病变的诊断价值。方法 选取2022年5月至2024年5月我院收治的100例疑似冠心病(CHD)患者，均接受CCTA检查和冠状动脉血管造影(CAG)检查，CCTA图像由高年资医师和AI冠状动脉辅助诊断软件进行处理，以CAG结果为金标准，评价AI辅助诊断软件对冠状动脉狭窄、狭窄程度及斑块性质的诊断效能。结果 100例患者可评价节段1290个，CAG诊断出冠脉狭窄517个，其中轻度狭窄162个，中度狭窄217个，重度狭窄123个，闭塞15个。以CAG为金标准，AI辅助诊断冠状动脉狭窄的准确率、敏感度、特异度、阳性和阴性预测值为96.05％、91.88％、98.84％、98.14％和94.79％，与CAG诊断一致性较高(Kappa=0.917)；AI辅助诊断冠脉轻度狭窄、中度狭窄、重度狭窄、闭塞的符合率为95.68％、93.55％、83.74％、 93.33％。医师诊断冠状动脉狭窄的准确率、敏感度、特异度、阳性和阴性预测值为96.28％、 92.26％、98.97％、98.55％和94.91％，与CAG诊断一致性较高(Kappa=0.922)；医师诊断冠脉轻度狭窄、中度狭窄、重度狭窄、闭塞的符合率为95.68％、93.55％、84.55％、100.0％。AI辅助诊断与医师诊断冠脉狭窄准确率、敏感度、特异度、阳性和阴性预测值及冠状动脉狭窄程度符合率比较无显著差异(P>0.05)。医师诊断共检出斑块541个，其中钙化斑块161个，非钙化斑块237个，混合斑块143个。AI辅助诊断钙化斑块、非钙化斑块和混合斑块准确率为92.55％、85.65％、77.62％，AI和医师诊断解读CCTA识别斑块性质一致性较高(Kappa=0.776)。结论 AI技术辅助CCTA诊断冠脉病变的价值较高，并对斑块性质具有良好的评估，是较好的辅助医师诊断冠脉病变的工具。