用于MRI中风检测的人工智能:系统性审查和元分析
Jonas Asgaard Bojsen1, Mohammad Talal Elhakim2, Ole Graumann3
1Research and Innovation Unit of Radiology, Odense University Hospital, University of Southern Denmark, Odense, Denmark. jabo@rsyd.dk.
Insights into imaging
|June 24, 2024
概括
人工智能 (AI) 可以使用磁共振成像 (MRI) 扫描精确检测缺血性中风. 需要进一步的研究来验证AI.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 神经学 神经学
背景情况:
- 人工智能对医疗诊断越来越感兴趣.
- 人工智能在基于MRI的中风评估中的表现的理解有限.
- 需要对AI中风检测工具进行系统评估.
研究的目的:
- 在MRI中评估AI的中风检测性能.
- 确定AI相关研究中的报告缺陷.
- 评估AI用于缺血性和出血性中风检测.
主要方法:
- 按照PRISMA指南进行系统审查和元分析.
- 在 MEDLINE,Embase,Cochrane Central 和 IEEE Xplore 中进行了搜索.
- 包括使用成年人的MRI用于用AI检测中风的研究.
- 使用修改的 QUADAS-2 工具评估偏差风险和使用 MI-CLAIM 检查清单报告质量.
主要成果:
- 包括33项研究,15项具有偏差低风险.
- 低风险研究表明报告质量更好.
- 人工智能在缺血性中风检测方面实现了93%的灵敏度和93%的特异性.
- 对AI在检测出血性中风方面的有效性有有限的证据.
结论:
- 人工智能技术在通过MRI检测缺血性中风方面表现出很高的准确性.
- 为了检测出血性中风,需要进一步验证.
- 人工智能用于MRI中风检测的临床实用性需要研究.
