人工智能LVO检测工具在急性中风分类中的当前利用和影响:一个多中心调查分析

科学领域:

• 神经学 神经学
• 医疗成像医学成像
• 医疗信息学 医疗信息学

背景情况:

• 人工智能 (AI) 工具越来越多地用于在急性中风分类中检测大血管封闭 (LVO).
• 人工智能工具访问和工作流集成的变化目前限制了它们对中风护理的全面影响.

研究的目的:

• 评估目前用于LVO检测的AI工具的使用模式.
• 为了识别美国中风计划的获取和整合水平的差异.

主要方法:

• 进行了基于网络的横截面调查.
• 来自不同美国机构的97名多学科中风护理提供者参加了这次活动.
• 用描述性统计和双比例Z测试进行分析.

主要成果:

• 报告称,人工智能工具被广泛采用 (97.9%),其中Viz AI和Rapid AI是主要工具.
• 在放射科医生解释之前,有62.1%的人报告了一致的分拣使用.
• 正式的协议集成 (37.5%) 和用于AI警报的指定人员 (43.6%) 是有限的;访问有很大的差异.

结论:

• 支持人工智能的LVO检测工具有可能加速中风护理并改善结果.
• 尽管广泛采用,但在访问,集成和工作流标准化方面存在显著的变化.
• 通过多样化的样本进行进一步的研究至关重要,以验证研究结果并指导最佳的AI整合,以改善中风护理和减少差异.