Impact of Artificial Intelligence-Enhanced Optical Coherence Tomography Software on Percutaneous Coronary Intervention Decisions
Notice bibliographique
Résumé
Background Integration of intravascular imaging into percutaneous coronary intervention (PCI) workflow demands physician time and expertise. Artificial intelligence (AI)-enabled software that automates the identification of key intravascular imaging parameters has the potential to streamline physician workflow, increase accuracy, and reduce variability in PCI planning decisions. This study investigated if AI-enabled software, Ultreon (Abbott), compared with traditional software, AptiVue (Abbott), improved physician decision-making accuracy, variability, and efficiency in optical coherence tomography (OCT)-based PCI planning. Methods In this multireader, multicase study, 30 interventional cardiologists of varying OCT imaging experience evaluated 21 pre-PCI OCT pullbacks using both Ultreon and AptiVue platforms. Physician PCI planning decisions about lesion morphology, length, and diameter were compared to published best practices. Decision accuracy, variability, and time efficiency were assessed using statistical models. Results Physician OCT-based planning decisions were more accurate using Ultreon compared to AptiVue in the identification of calcium severity by 1.77 (95% CI, 1.27-2.50; P < .001), vessel preparation strategy by 2.00 (95% CI, 1.12-3.4; P = .018), and stent diameter by 2.83 (95% CI, 1.79-4.50; P < .001). Physicians exhibited less variability in assessments using Ultreon, especially for distal and proximal stent landing zone, and planned stent length ( P < .0001). The efficiency of OCT assessments was improved with Ultreon, reducing the duration of OCT assessments by 0.5 minutes ( P < .0001). The benefits were observed irrespective of the physician's prior OCT experience. Conclusions Physician OCT-based PCI planning decisions were more accurate, less variable, and more efficient with AI-enhanced Ultreon software. This could potentially aid in the fuller adoption of intravascular imaging in PCI workflow.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,324 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».