Abstract 4368914: Diagnostic Performance of AI-Assisted Coronary CT Angiography: A Systematic Review and Meta-Analysis
Rattachement africain : us, Égypte, kw, Libye, jo. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Background: Coronary computed tomography angiography (CCTA) is vital for diagnosing ischemic heart disease, yet its accuracy is affected by varying reader expertise. Artificial Intelligence (AI)-driven automated stenosis assessment offers promise for enhancing diagnostic consistency. Aim: We aim to evaluate an AI-CCTA assessment against invasive coronary angiography, invasive FFR, and expert readings. Methods: We performed a comprehensive search in Web of Science, Scopus, PubMed, Cochrane Library, and EMBASE from inception until March 2025. Two independent reviewers screened articles and extracted data on study design, patient demographics, AI methodology, stenosis thresholds, and outcomes. For statistical analysis, we constructed summary receiver operating characteristic (SROC) curves and used a bivariate random-effects model to derive pooled sensitivity, specificity, diagnostic odds ratios (DOR), and area under the curve (AUC). Forest plots were generated to visualize these metrics. Results: Our meta-analysis included 34 studies with 10,067 patients. AI-based CCTA demonstrated excellent diagnostic performance with an AUC of 0.932 for per-patient analysis. The pooled per-patient sensitivity was 0.89 (95% CI: 0.87–0.91) and specificity was 0.80 (95% CI: 0.74–0.86), with a DOR of 37.07 (95% CI: 24.57–55.92). AI validated against expert readers achieved the highest accuracy (0.94, 95% CI: 0.87-0.98). The >70% stenosis threshold demonstrated superior performance (accuracy: 0.89, specificity: 0.96) compared to the >50% threshold (accuracy: 0.86, specificity: 0.87). Per-vessel analysis showed comparable results with an AUC of 0.905. Conclusion: Our meta-analysis confirms that AI-assisted coronary CT angiography delivers high diagnostic performance for coronary stenosis detection, with strong AUC values, high sensitivity and specificity, and robust diagnostic odds ratios across both per-patient and per-vessel assessments.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Abstract 4368914: Diagnostic Performance of AI-Assisted Coronary CT Angiography: A Systematic Review and Meta-Analysis
- Date Crossref
- 04/11/2025
- Éditeur
- Ovid Technologies (Wolters Kluwer Health)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Mayo Clinic Hospital Cardiology Department pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Kafrelsheikh University Kafrelsheikh University, Égypte (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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Benha University Benha University, Égypte (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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Alexandria University Égypte (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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Ahmadi Hospital-Kuwait Oil Company pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Touro College pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Misr University for Science and Technology Giza, Égypte (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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University of Tripoli Libye (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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Christian Brothers University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Al-Azhar University Cairo, Égypte (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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Jordan University of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Tulane University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Cardiology Department — Mayo Clinic Hospital, Kafrelsheikh University (Kafrelsheikh University, Égypte) et Benha University (Benha University, Égypte), avec 9 autres affiliations. Pays d’affiliation : Égypte, Libye.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.