人工智能和机器学习在动脉瘤下arachnoid出血:未来的承诺,危险,和实用性
Saif Salman1, Qiangqiang Gu2, Rohan Sharma1
1Department of Neurological Surgery, Neurology and Critical Care, Mayo Clinic, Jacksonville, FL 32224, United States of America.
Journal of the neurological sciences
|October 21, 2023
概括
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在改善动脉瘤下关节出血 (SAH) 患者的治疗结果方面表现有希望. 这些技术可以增强检测,预测和干预这一关键条件.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 动脉瘤下关节出血 (SAH) 是一种严重的中风亚型,死亡率高.
- 目前的管理需要及时检测,细分和临床决策支持.
- 人工智能和机器学习的进步为SAH患者护理提供了潜在的解决方案.
研究的目的:
- 审查SAH管理中AI和ML应用的当前状态.
- 在SAH患者护理中确定AI/ML的未来方向.
主要方法:
- 科学文献的系统审查.
- 搜索的数据库包括Cochrane,MEDLINE,Scopus和Embase. 这些数据库的搜索内容包括:
- 分析了507件已识别的物品,其中21件被认为是相关的.
主要成果:
- AI/ML有助于死亡率预测 (例如,格拉斯哥昏迷表,生物标志物).
- 研究表明,更好地预测并发症和减少干预延迟.
- 人工智能准确地预测动脉瘤破裂,并协助干预 (例如,机器人多普勒).
结论:
- 人工智能/ML技术具有显著的潜力,可以改善SAH护理系统.
- 保持最新的AI/ML发展对于推进SAH患者干预至关重要.
