颅内动脉瘤是一种严重的脑血管疾病，常在血管壁的薄弱部位形成，颅内动脉瘤的破裂会导致蛛网膜下腔出血（SAH），这是一种极为严重的脑血管急症，病死率和致残率极高。因此，及时、准确地诊断和治疗颅内动脉瘤对于患者的预后至关重要。随着科技的不断进步，人工智能（AI）在医学领域的应用越来越广泛，尤其是在颅内动脉瘤的介入治疗中，AI技术正在逐步改变传统的治疗模式，本文将围绕AI在颅内动脉瘤治疗，分享应用成果与未来发展方向。

1.临床治疗现状

颅内动脉瘤常见治疗方法包括外科手术夹闭和介入栓塞。外科手术夹闭是通过开颅手术，直接在动脉瘤颈部放置夹子，阻断血流进入动脉瘤，从而防止其破裂。这种方法对医生的手术技巧要求较高，且手术创伤较大。

介入栓塞则是通过血管内途径，将微导管送入动脉瘤内，释放弹簧圈或其他栓塞材料，使动脉瘤内形成血栓，从而达到治疗目的。相较于传统治疗方式，介入治疗创伤小、恢复快。

但是传统的动脉瘤介入治疗主要依赖医生的经验和技能，尤其是在微导管塑形和动脉瘤栓塞过程中，医生需要凭借丰富的经验来完成复杂的操作。然而，这种依赖经验的方法存在一定的局限性，特别是在处理特殊部位或微小动脉瘤时，可能会面临较大的挑战。

2.AI技术应用

近年来，血流导向装置（FD）的应用为颅内动脉瘤的治疗带来了新的希望。然而，FD并不能完全替代传统的介入治疗，因为某些破裂出血或微小动脉瘤仍需要通过精准的栓塞来达到治疗效果。在这种情况下，微导管的塑形成为手术成功的关键因素之一。良好的塑形不仅可以提供稳定的支撑点，还能有效避免微导管在操作过程中的脱位，从而提高手术的安全性和成功率。

1.一代应用

AI技术应用于颅内动脉瘤介入治疗的微导管塑形，通过AI软件获取颅内动脉瘤信息，根据动脉瘤情况规划出微导管的塑形方案，然后根据软件提供的数据手动进行塑形。

图1 颅内动脉瘤三维重建与自动测量

技术应用显著提高了微导管塑形的精准度，尤其是在处理复杂动脉瘤时，AI能够提供详细的三维形态学参数和关键风险参数，帮助医生更好地规划手术路径。实际应用过程中，AI软件制定详细塑形方案，并进行3D图像展示。医生根据方案完成微导管塑形，并顺利实施介入手术。

图2 AI塑形方案病例实施

2.二代应用

随着技术的不断发展，AI在颅内动脉瘤介入治疗中的应用也在不断升级。AI技术与机器人技术相结合，实现了微导管塑形的自动化。通过AI软件规划出的塑形方案，机器人可以自动打印出塑形针，临床医生将塑形针进行消毒等处理，即可完成塑形。

实际应用过程中处理一个后交通动脉瘤时，AI软件给出了一个复杂的“S”形塑形方案，机器人打印出的塑形针完美地符合了这一方案，在支架辅助下完成了介入治疗。

图3 AI+机器人结合应用

目前针对AI技术在颅内动脉瘤介入治疗的研究已经取得了显著的进展，但仍有3方面内容有待进一步探索。

1.数据传输效率提高

数据传输的效率需要进一步提高。目前，从3D图像转换到塑形方案的生成仍需要一定的时间，这在紧急情况下可能会延误治疗。

2.塑性针制备时间加快

塑形针的打印速度也需要加快，以便医生能够在短时间内获得塑形方案并实施手术。

3.多导管操作应用

AI技术在多导管操作中的应用也有待进一步探索，针对复杂的病例，可能需要同时使用多个微导管进行操作，AI技术需要能够为每一个微导管提供精准的塑形方案，以确保手术的成功。