在中风护理中的人工智能:对诊断,预测和工作流程应用的叙述性审查

科学领域:

• 神经学 神经学
• 医疗信息学 医疗信息学
• 生物医学工程 生物医学工程

背景情况:

• 人工智能 (AI) 越来越多地融入医疗保健,为中风管理提供了潜在的进步.
• 目前的中风护理途径在及时诊断,预测和运营效率方面面临挑战.

研究的目的:

• 从2015年到2024年,审查和综合AI在急性中风管理中的应用.
• 评估人工智能在中风诊断,预测和工作流程中的有效性,局限性和未来方向.

主要方法:

• 来自主要数据库 (PubMed,Google Scholar等) 的同行评审文献的叙事审查. 在2015年至2024年之间发表的.
• 纳入标准侧重于AI在缺血性或出血性中风中的应用,具有临床,操作或系统水平的结果,不包括纯算法研究.
• 研究被分为诊断,预测和工作流域,重点是现实世界的应用和美国实践的相关性.

主要成果:

• 人工智能在诊断成像中表现出有效性,用于检测关键中风指标,如大血管封闭和出血,加快分组.
• 预测性AI工具有助于预测患者的结果和分层出血风险.
• 工作流应用程序,包括人工智能驱动的协调,改善沟通,减少治疗延迟,尽管许多工具都处于早期开发阶段.

结论:

• 人工智能工具可以作为中风护理临床医生的增强性支持,提高效率,而不是取代人类判断.
• 进一步的研究对于多中心前性验证,成本效益研究,公平部署和可解释性框架至关重要.
• 人工智能在中风治疗中的未来取决于严格的验证,道德设计和无集成到现有医疗保健系统中.