8月27日，一项由浙江大学医学院附属第一医院联合阿里巴巴达摩院共同研发的AI医疗模型iAorta正式发布，该技术专为胸痛急诊场景设计，能够在几秒钟内通过常规平扫CT影像识别出急性主动脉综合征（AAS），显著提升诊断效率，将患者从入院到确诊的时间压缩至2小时以内。
急性主动脉综合征是一种极具隐匿性且进展迅猛的危重心血管急症，若未能在24小时内及时确诊并干预，死亡率可高达三成。由于其临床症状常与心肌梗死、肠胃炎等疾病混淆，传统影像检查手段识别难度大，导致误诊、漏诊和延迟诊断现象频发，成为急诊医学中的一大难题。此次发布的iAorta模型，正是针对这一临床痛点所提出的创新解决方案。
据研究团队介绍，iAorta基于“平扫CT+AI”技术路径，利用深度学习算法对主动脉结构进行精准分割与分析，可在极短时间内判断是否存在夹层、壁间血肿或穿透性溃疡等关键病变。尽管平扫CT在胸痛患者中普及率高，但以往在心血管评估方面能力有限。达摩院资深算法专家许敏丰表示，团队历时三年多，依托大量真实病例数据训练模型，最终实现了在无增强扫描条件下对主动脉病变的高效识别。
研究数据显示，在回顾性分析超过13万名胸痛患者的临床资料时，传统诊疗流程下近半数AAS病例被初诊遗漏，而通过iAorta重新分析其原始CT影像，漏诊率可由48.8%大幅下降至4.8%。在前瞻性临床验证中，该模型部署于上海某三甲医院胸痛中心，两个月内从15584名患者中成功识别出21例AAS病例，敏感性达95.5%，特异性高达99.4%，展现出极强的临床实用性。
更令人瞩目的是，AI的介入显著缩短了确诊时间。数据显示，使用iAorta辅助后，患者平均确诊时间仅为1.7小时，远低于欧美国家报道的4.3小时中位数。其中一名43岁男性因上腹痛就诊，原拟诊断为胆囊结石，iAorta却在其腹部平扫CT中敏锐捕捉到主动脉夹层征象，最终经CTA确认，整个过程仅耗时1.6小时，为抢救赢得宝贵时机。
浙大一院血管外科主任张鸿坤教授指出，这项技术不仅提升了大型医院的诊疗效率，更有望赋能基层医疗机构，弥补优质医疗资源分布不均的短板。目前，浙江已有包括浙大一院、绍兴市中心医院、衢州、湖州及温州多家医院在内的首批10家医疗机构完成部署，构建起覆盖筛查、预警、转诊与救治的全流程绿色通道。未来，研究团队将持续优化模型性能，降低部署门槛，推动“主动脉AI急诊浙江方案”向全国推广，助力“健康中国2030”战略落地。
相关研究成果已于8月20日发表于国际权威医学期刊《自然・医学》（Nature Medicine），标志着我国在AI辅助心血管急症诊断领域迈出关键一步。
https://www.nature.com/articles/s41591-025-03916-z
