機械学習支援型自動大血管閉塞検出による一次脳卒中センターにおける転院時間の短縮

科学分野:

• 神経学
• 医用画像
• 人工知能

背景:

• 血管内治療（EVT）を必要とする大血管閉塞（LVO）を伴う急性虚血性脳卒中患者にとって、ドアインドアアウト（DIDO）時間の最適化は極めて重要です。
• 一次脳卒中センター（PSC）は、これらの重症例の初期管理において重要な役割を果たします。

研究 の 目的:

• 一次脳卒中センター（PSC）におけるDIDO時間に対する、人工知能（AI）による自動LVO検出の影響を評価すること。
• AI導入が転院後のEVT実施患者の割合を増加させるかどうかを判断すること。

主な方法:

• 多施設共同前向きレジストリにより、7つのグレーターヒューストンPSCにおけるLVO急性虚血性脳卒中患者を特定しました。
• LVO検出のための機械学習（AI）アルゴリズム（Viz.AI）を、参加したすべての病院に導入しました。
• DIDO時間を主要評価項目とし、多変量線形回帰を用いて分析しました。
• EVTの可能性を副次評価項目としました。

主要な成果:

• 115人の患者（AI導入前80人、AI導入後35人）のうち、自動LVO検出はDIDO時間の有意な短縮（106分）と関連していました。
• 最も一般的な閉塞部位は、中大脳動脈（51.3％）および内頸動脈（25.2％）でした。
• 転院後のEVT実施率に有意差は認められませんでした（オッズ比、2.13）。

結論:

• 自動LVO検出のためのAIの実装は、PSCにおけるDIDO時間を大幅に短縮します。
• この技術は患者の評価を合理化し、高度なケアのための転院を必要とする脳卒中患者の転帰を改善する可能性があります。