使用基于云的AI成像在手动匹配的复杂动脉瘤修复队列中显著减少辐射

科学领域:

• 内血管外科 血管内血管外科
• 医疗成像医学成像
• 人工智能在医学中的应用

背景情况:

• 复杂的内血管大动脉手术需要先进的成像用于规划和指导.
• 基于云的增强智能 (Cydar Medical) 为手术内导航提供了潜在的好处.
• 评估其对辐射暴露,安全性和结局的影响至关重要.

研究的目的:

• 评估Cydar增强智能成像在复杂的内血管大动脉修复中的有效性.
• 为了比较Cydar引导和传统手术之间的辐射暴露,手术安全性和术后功能.
• 为了确定Cydar成像是否影响急性损伤 (AKI) 率.

主要方法:

• 一个前性维护的内血管大动脉病例数据库的回顾性分析.
• 根据程序复杂性,手动 1:1 匹配接受Cydar 影像检查的患者与没有接受Cydar 影像检查的患者.
• 辐射剂量,对比度量,手术指标和功能 (AKI的RIFLE标准) 的比较.

主要成果:

• 在Cydar组中,辐射剂量明显较低 (2529比3676mGy;P<0.03).
• 在光镜时间,对比度体积,估计的血液损失或手术时间方面没有发现显著差异.
• 术后功能和AKI率 (RIFLE标准) 在各组之间相似,非Cydar组满足标准的患者只有一个.

结论:

• 基于云的增强智能成像与血管内主动脉修复中的辐射暴露减少有关.
• 该技术没有显著改变其他手术参数或影响术后功能.
• 外科医生必须保持警,关于辐射安全和对比度的管理,即使使用先进的成像工具.