[人工智能辅助的EVAR规划 - 用数字双胞胎技术体验简单和复杂的案例]

科学领域:

• 血管外科 血管外科
• 医疗人工智能 医疗人工智能
• 手术模拟器手术模拟器

背景情况:

• 内血管动脉瘤修复 (EVAR) 规划传统上依赖于外科医生的经验和成像解释.
• 复杂的EVAR病例,包括窗口/分支EVAR (F/BEVAR),在术前规划中提出了独特的挑战.
• 人工智能 (AI) 提供了高级模拟和手术规划决策支持的潜力.

研究的目的:

• 介绍使用数字双胞胎技术进行人工智能辅助的EVAR规划的初步经验.
• 评估AI在EVAR规划中的临床益处,局限性和未来潜力.
• 评估AI模拟,临床规划和术后结果之间的一致性.

主要方法:

• 未来的单中心研究,包括计划使用人工智能模拟 (从2024年3月起) 进行的下和复杂的EVAR病例.
• 利用基于人工智能的数字双胞胎技术 (Predisurge SAS) 进行手术前模拟.
• 在F/BEVAR中评估了IA型内泄漏和目标血管并发症,以及对决策的影响.

主要成果:

• 包括9个下内EVAR和10个F/BEVAR病例.
• 人工智能模拟影响了2个下病例的移植选择,并在3个病例中显示出高Endoleak风险指数 (ERI).
• 人工智能模拟导致1个F/BEVAR病例的移植设计变化,3个F/BEVAR病例的预测并发症.

结论:

• 人工智能辅助的EVAR规划是一个正在发展的领域,具有显著的临床益处潜力.
• 最初的经验表明,人工智能模拟可以影响治疗决策,并可能改善结果.
• 需要进行更大规模的研究来验证这些发现,但预计人工智能将在EVAR的规划,教育和培训中发挥关键作用.