Étude : L'intelligence artificielle raccourcit la durée du traitement de l'AVC et réduit la mortalité de 60 %

Actualités du 22 septembre : Pour les patients victimes d’un AVC, une thrombectomie vasculaire interne en temps opportun est cruciale pour améliorer le pronostic du patient. Le temps nécessaire à un patient pour arriver à l'hôpital et subir une thrombectomie endovasculaire est devenu un indicateur important pour qu'un hôpital obtienne la certification d'un centre d'AVC

L'application de l'intelligence artificielle dans le diagnostic de diverses conditions médicales à l'aide d'images tomodensitométriques est largement explorée. Par conséquent, des méthodes automatisées basées sur l’intelligence artificielle peuvent être utilisées pour dépister les angiographies CT chez les patients présentant une éventuelle AIS, raccourcissant ainsi le délai entre l’évaluation et la thrombectomie endovasculaire

Dans cette étude, les chercheurs ont utilisé un essai clinique de type échelle d'affectation randomisée pour déterminer l'efficacité d'un système automatisé basé sur l'intelligence artificielle pour détecter le LVO chez les patients présentant une éventuelle AIS et améliorer le délai entre l'arrivée à l'hôpital et le début de la thrombectomie endovasculaire. Évaluation du temps et de l'efficacité du temps de travail. La mise en œuvre d’analyses par assignation aléatoire au niveau de chaque patient peut poser des problèmes tout en conservant la robustesse des évaluations randomisées.

Remarque sur la source de l'image : l'image est générée par l'IA et l'image est autorisée par le fournisseur de services Midjourney

L'essai a été mené dans quatre centres complets d'AVC de la région de Houston de janvier 2021 à fin février 2022. Le déploiement progressif au niveau hospitalier intervient après avoir reçu l'autorisation de la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis pour l'utilisation de la plateforme d'IA dans les soins cliniques et reçu un soutien financier important pour mettre en œuvre le logiciel

Les participants à l'essai comprenaient des patients qui se sont présentés aux services d'urgence de ces quatre centres complets d'AVC présentant des symptômes d'AIS et de LVO et ont subi une angiographie CT. Tous les patients inclus dans l'étude étaient ceux atteints d'AIS accompagnés d'une LVO de l'artère cérébrale moyenne, de l'artère carotide interne, de l'artère cérébrale antérieure, de l'artère cérébrale postérieure, de l'artère basilaire ou de l'artère vertébrale intracrânienne

Étant donné que ces patients avaient déjà décidé de subir une thrombectomie des vaisseaux internes à l'hôpital, le temps entre le scanner initial et la thrombectomie des vaisseaux internes était significativement différent dans les cas hospitalisés et ont donc été exclus de l'analyse. Pour les patients référés par d'autres centres médicaux, la décision de recourir à une thrombectomie endovasculaire a été prise et ils procéderont directement à l'intervention sans autre imagerie, ce qui modifiera la durée du flux de travail

Les interventions comprennent l'activation de la détection LVO basée sur l'IA à partir de l'angiographie CT, intégrée à un système de messagerie sécurisé. Le système a été activé de manière aléatoire dans quatre centres d'AVC complets. Le système activé alerte les radiologues et les cliniciens par téléphone portable quelques minutes après la fin de l'imagerie CT d'un éventuel LVO.

Résultats de recherche

Les principaux résultats de la recherche incluent l'impact d'un système de détection automatisé du LVO basé sur l'IA sur le temps entre la porte et l'abdomen, qui a été déterminé à l'aide d'un modèle de régression linéaire. Les critères de jugement secondaires comprenaient le délai entre l'arrivée à l'hôpital et l'injection intraveineuse d'activateur tissulaire de kinase, le délai entre le début d'un scanner et le début de la thrombectomie endovasculaire et la durée du séjour à l'hôpital.

En mettant en œuvre un système de détection LVO automatisé basé sur l'intelligence artificielle, combiné à une application de sécurité qui utilise les téléphones mobiles pour la communication, le temps de travail AIS pour les patients hospitalisés a été considérablement amélioré. Au cours de l'essai, un total d'environ 250 patients se sont rendus aux services d'urgence des quatre hôpitaux, et le temps passé entre la porte et l'abdomen a été réduit de 11 minutes grâce à l'utilisation du système automatisé basé sur l'IA. De plus, la mortalité a été réduite de 60 %, tandis que le délai entre la tomodensitométrie initiale et le début de la thrombectomie endovasculaire a également été réduit

Conclusion

En utilisant un système automatisé basé sur l'intelligence artificielle pour détecter le LVO chez d'éventuels patients AIS, combiné à une application de communication sécurisée, il a réussi à réduire le flux de travail au sein de l'hôpital et à réduire considérablement le nombre de procédures cliniques de thrombectomie endovasculaire Temps de traitement

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