AI开始参与脑动脉瘤手术规划:它究竟能帮医生做什么?

当前的AI系统通常先读取CTA或三维旋转血管造影影像，把动脉瘤和周围血管自动分割出来，再进行三维重建。

接下来，系统测量瘤体、瘤颈和载瘤动脉的直径、长度与弯曲程度，并把这些信息与既往病例和专业知识结合，给出器械尺寸、微导管路径或支架落点建议。

医生看到的不是一句简单的“建议手术”，而是一套可以复核、调整和讨论的规划结果。

是否采用这套方案，仍然要由专业医生结合患者整体情况决定。

最新研究的数据怎么样？

2026年发表于《CNS Neuroscience & Therapeutics》的一项研究，介绍了名为NeurAneuNet的智能规划系统。

研究使用了600个脑动脉瘤病例，其中210例接受过密网支架治疗，并通过另外21例独立病例测试系统的临床应用表现。

结果显示，系统对器械尺寸的分类准确率达到91.8%，预测器械直径的平均误差为0.24毫米。在21例独立测试中，AI首选方案与专家共识一致的比例为95.2%。

6名不同资历的神经介入医生分别在有AI和没有AI辅助的情况下完成规划。使用AI以后，平均规划时间从672秒缩短到371秒，减少44.8%；医生方案与专家标准的一致率从83.3%提高到96.0%。

对于经验相对较少的医生，方案一致率从69.0%提高到92.9%。

这组数据让我比较关注的一点，是AI可能帮助缩小不同经验水平医生之间的差距。它无法把年轻医生直接变成专家，但可以提供一个更稳定的测量和计算起点。

AI辅助脑动脉瘤规划并不只存在于研究论文中。

国家药监局医疗器械技术审评中心公开的报告显示，一款颅内动脉瘤手术计划软件已经按照第三类医疗器械完成技术审评。

这款软件可以进行三维血管重建、动脉瘤分割和测量，并辅助完成微导管路径及塑形方案规划。

相关临床试验在5家机构开展，共随机入组204人，其中201人完成试验。

使用计划软件后，微导管在5分钟内快速、准确进入动脉瘤腔的比例为96.04%，对照组为72.00%；平均输送到位时间从309.06秒缩短到87.93秒，一次输送到位率也从66.00%提高到96.04%。

从这些结果看，AI的近期价值比较明确：帮助医生更快完成测量和规划，让器械选择与操作路径更加标准化。

这正是现阶段最需要保持冷静的地方。

已有研究主要证明了AI能够提高规划效率、测量准确性和方案一致性。它是否能够进一步减少术后卒中、动脉瘤复发、再出血或死亡，目前还缺少大规模、长期的临床证据。

部分研究样本不大，病例来源也比较集中。遇到极小、不规则或位于复杂分叉处的动脉瘤，模型表现是否同样稳定，还需要更多验证。

术中还可能出现血管痉挛、器械展开不理想或解剖结构与影像不完全一致等情况。这些动态变化，最终仍要靠医生及时判断和处理。

所以，我更愿意把AI看作医生的“第二双眼睛”：它负责快速计算、减少遗漏并提供备选方案，医生负责理解患者、权衡风险并作出最终决定。

AI进入脑动脉瘤手术规划，真正值得期待的不是“无人手术”，而是让复杂影像更快变成个体化方案，让更多医院获得稳定、可复核的决策支持。

从“规划更快”走到“患者结局更好”，仍然需要更大规模的多中心研究来回答。

本文仅作医学科技信息分享，不构成诊断或治疗建议。脑动脉瘤是否需要干预以及适合哪种治疗方式，应由专业脑血管病团队综合评估。