早期使用人工智能软件的经验,以检测创伤患者的内闭合性中风

科学领域:

• 神经学 神经学
• 放射学 放射学是一门学科.
• 医学成像分析 医学成像分析

背景情况:

• 在创伤患者中确定缺血性中风存在重大诊断挑战.
• 及时诊断和治疗对于改善中风患者的神经结果至关重要.

研究的目的:

• 评估使用人工智能辅助图像分析软件用于创伤患者急性缺血性中风的自动识别的早期经验.
• 评估人工智能软件在帮助中风检测和中风团队动员方面的潜力.

主要方法:

• 在2020-2022年期间入院的创伤患者的回顾性查.
• 分析包括在入院后24小时内,在计算机断层扫描血管学上,无脑内出血的情况下,放射科医生确认的内闭塞的患者.
• 评价一个大血管封闭 (LVO) 检测程序在识别中风的表现在这个队列.

主要成果:

• 在9893名创伤患者中,88人被诊断为脑中风,10人符合纳入标准.
• 人工智能程序正确检测了83.3% (5/6) 的患有大血管封闭 (LVOs) 的患者.
• 通过该计划识别的患者平均在不到一个小时内进行了分组,没有LVOs的错误阳性.

结论:

• 自动化的人工智能软件显示出作为创伤患者及时鉴定缺血性中风的辅助工具的潜力.
• 早期检测可以促进更快的中风小组激活和治疗,从而有可能增强神经系统的恢复.
• 需要在更大的队列中进行进一步的研究,以确定人工智能工具在创伤人群中进行中风检测的临床实用性和准确性.