自动化中风CT工作流程的持续时间和准确性,使用AI支持的内大血管封闭检测

科学领域:

• 放射学和医学成像学 医学成像学
• 医疗保健中的人工智能
• 神经学和中风管理 神经学和中风管理

背景情况:

• 自动化平台 (AP) 是一款旨在协助放射科医生进行中风工作流程的软件,采用人工智能工具.
• 准确及时检测内大血管封闭 (LVO) 对急性中风患者的管理和治疗决策至关重要,例如机械血栓切除术.
• 与人类专家相比,评估人工智能驱动平台的诊断性能和效率对于临床采用至关重要.

研究的目的:

• 评估AP的诊断性能,以检测CT血管学 (CTA) 上的内LVO.
• 在急性中风患者中,通过AP评估CT处理时间.
• 将AP的性能和速度与经验丰富的放射科医生进行比较.

主要方法:

• 对100名急性中风患者的CTA扫描进行了回顾性分析,以评估AP的LVO检测准确度.
• 该AP的诊断性能与五位具有不同经验水平的放射科医生进行了基准测试.
• 通过AP对CT成像 (ICH,LVO,CTP) 的处理时间进行了比较,与13名放射科医生使用21个中风CT的前时间进行了比较.

主要成果:

• 与放射科医生相比,AP证明CTA (60s vs. 395s) 和CTP (196s vs. 243-349s) 的处理时间明显缩短.
• 然而,AP对LVO检测的敏感性较低 (77%) 比平均放射科医生 (87%).
• 作为一个独立的系统,AP将错过1个ICA,2个M1和8个M2的闭塞,这可能会影响机械血栓切除的资格.

结论:

• AP显著减少了CT处理时间,为中风患者提供了加速诊断工作流程的潜力.
• 尽管它具有速度优势,但AP在LVO检测方面的诊断性能低于放射科医生的诊断性能,特别是对于远端闭塞 (M2).
• 需要进一步开发以提高AP对LVO检测的灵敏度,然后才能可靠地作为独立的诊断工具使用.