“1幅造影、1步计算、1分钟。”
在十几年前，仍利用一次性压力导丝为患者做穿刺进行常规冠脉造影检查的医生或许很能想象，在AI和QFR技术的加持下，现如今能如此快速地透视心脏，诊断心血管疾病，并且还能进行冠脉介入手术（PCI）导航。
3月17日，中国自主研发的新一代“AI-QFR定量血流分数检测仪”在第一届上海市心血管人工智能与冠脉生理学高峰论坛上首发。该检测仪是QFR的再次迭代升级，通过AI赋能，仅需1幅造影，就可以1步计算、1分钟内全自动完成冠脉主支与分支的FFR评估和PCI导航，诊断精度达到93%。
在当下冠脉支架进行集采降价至平均元左右时，冠脉介入治疗也正在从以往的追求“手术量”到追求“手术质量”进行过渡。
诊断“金标准”普及率不到1%
长久以来，心血管疾病是中国致死率和致残率最高的疾病。中国工程院院士葛均波在论坛上指出，我国现有心血管疾病患者约3.3亿，其中冠心病患者万。冠心病是由于动脉粥样硬化导致冠脉狭窄，心肌血液供应量不足从而造成心肌缺血。而随着城市化和老龄化的进程，患病率和死亡率还在逐年升高，已成为重大公共卫生问题。
过往，诊断冠心病的“金标准”是基于压力导丝的血流储备分数（FFR）检查，该技术解决了此前冠脉造影只能看到病变狭窄程度，无法诊断病情严重程度的短板。通过将压力导丝从患者手腕穿刺经桡动脉进入冠状动脉病变远端，在给患者注射腺苷/ATP诱导最大充血状态时，进一步测量病变远端压力（Pd）和主动脉压（Pa），FFR得以评估冠状动脉病变狭窄到底对于远端血流产生了多大的影响。
但由于费用轻易上万元且技术被外企所垄断，FFR在中国的普及率不到1%。近些年，随着技术的发展和研究的突破，AI企业、专注CT-FFR的企业以及专注心脏影像的企业三头并进，试图从影像和AI技术入手，打造无创且诊断快速的检查技术。
首先便是基于影像的FFR技术即CT-FFR的研发。全球最早将这一技术实现临床落地的是成立于年的美国企业HeartFlow，其致力于用人工智能技术测量冠状动脉血流储备分数（FFR），以无创的方式进行冠心病诊断。
年，HeartFlow的FFRct获FDA批准上市，目前其已是估值达15亿美元的独角兽。HeartFlow的成功，催生了一批研发CT-FFR的企业。在中国，科亚医疗的CT-FFR产品深脉分数（DVFFR）便拿下了国内首张AI医疗三类证。
目前，HeartFlow的FFRct需耗费数小时医生才可收到分析报告，而深脉分数大大缩短了这一时间，只需5到10分钟。CT-FFR的应用场景主要是做好“守门人”，即辅助医生判断患者是否需要进行进一步的冠脉造影筛查，减少不必要的侵入式冠脉造影检查。但CT-FFR检查也存在其短板，如患有严重心率补齐或冠状动脉钙化过多的患者都会影响到诊断结果。
AI+QFR，推动精准医疗
而在CT-FFR之外，博动医学首席科学家、上海交通大学教授涂圣贤则研发了另一种计算FFR的方法——QFR技术（定量血流分数）。
在HeartFlow的FFRct获批的同一年，涂圣贤首次提出QFR原型技术，并将理论研究发表在介入学全球顶级期刊《JACC介入子刊》上，引发行业