目的：分析在人工智能（AI）辅助下进行冠状动脉 CT 血管造影（CCTA）检测冠状动脉狭窄 产生的检测价值。方法：在本院 CCTA 检测病例系统中选择 2022 年 1 月至 2022 年 9 月期间接受 CCTA 检测 及冠状动脉造影检查疑似冠状动脉粥样硬化患者 73 例，所有患者都进行常规 CCTA 检查，并将最终扫描图像 上传至 syngo.via 后处理工作站进行处理，由至少两名或者两名以上的医师共同手动完成冠状动脉图像的处理与 报告，并同时将 CCTA 检查图像上传至 AI 冠状动脉 CT 血管成像工作站进行处理与比较。结果：AI 对图像处 理与诊断时间明显短于医师诊断时间（P ＜ 0.05），三大主支病变定位诊断结果、冠状动脉狭窄程度基本一致， 且 AI 检测冠状动脉狭窄的特异度（87.26%）、灵敏度（92.36%）、准确率均（92.62%）与医师诊断（86.89%）、 （93.05%）、（93.15%）均无显著差异（P ＞ 0.05）。结论：在人工智能（AI）辅助下进行 CCTA 检测冠状动 脉狭窄程度，可缩短诊断时间，提升准确率。