9月22日訊息：對於中風患者而言，及時進行內血管血栓切除手術對於改善患者的預後至關重要。患者到達醫院並接受內血管血栓切除手術的時間已成為醫院獲得中風中心認證的重要指標
廣泛探討了人工智慧在使用CT影像診斷各種醫療狀況的應用。因此，可以利用基於人工智慧的自動化方法來篩檢可能患有AIS的患者的CT血管造影，從而縮短評估和內血管血栓切除術之間的時間
在這項研究中，研究人員使用了隨機分配的階梯狀臨床試驗，以確定基於人工智慧的自動化系統在檢測可能患有AIS的患者中的LVO以及改善抵達醫院和內血管血栓切除術開始之間的評估和工作流程時間的效率。實施隨機分配分析在個別病患層級進行可能會引發問題，而保留隨機評估的穩健性。
圖片來源備註：圖片由AI生成，圖片授權服務商Midjourney
2021年1月至2022年2月末，該試驗在休士頓地區的四個綜合性中風中心中進行。在獲得美國食品和藥物管理局（FDA）對於將該人工智慧平台用於臨床護理的許可以及獲得用於實施該軟體的重要財務支持後，進行了醫院級別的分階段推出
參與試驗的人包括在這四家綜合性中風中心的急診就診，並且出現了AIS伴有LVO症狀並接受了CT血管造影檢查的患者。所有被納入研究的患者都是那些患有AIS伴隨大腦中動脈、頸內動脈、前腦動脈、後腦動脈、基底動脈或顱內椎動脈LVO的患者
由於這些患者已經決定在醫院內進行內血管血栓切除術，所以在住院病例的初始CT掃描和內血管血栓切除術之間的時間明顯不同，因此被排除在分析之外。對於從其他醫療中心轉診而來的患者，內血管血栓切除術的決定已經做出，他們將直接進行該過程而無需進行進一步的影像學檢查，這將改變工作流程時間
幹預措施包括從CT血管造影中激活基於人工智慧的LVO檢測，該檢測與安全的訊息傳遞系統相結合。這個系統在四家綜合性中風中心中以隨機的方式啟動。啟動的系統在CT影像完成後的幾分鐘內會透過行動電話向放射科醫師和臨床醫師發出可能存在LVO的警報。
研究成果
主要研究成果包括基於人工智慧的自動化LVO檢測系統對門到腹部時間的影響，這是使用線性迴歸模型確定的。次要結果包括抵達醫院和靜脈組織激酶原激活劑注射之間的時間、開始CT掃描和開始內血管血栓切除術之間的時間以及住院時間。
透過實施基於人工智慧的自動化LVO檢測系統，並結合使用行動電話進行通訊的安全應用程序，住院AIS的工作流程時間得到了顯著提高。在試驗期間，共有約250名患者在這四家醫院的急診就診，透過使用以人工智慧為基礎的自動化系統，門到腹部的時間縮短了11分鐘。此外，死亡率降低了60%，同時初步CT掃描和開始內血管血栓切除術之間的時間也減少了
結論
透過使用基於人工智慧的自動化系統來檢測可能的AIS 患者中的LVO，並結合安全的通訊應用程序，成功地減少了醫院內部的工作流程，並顯著減少了臨床上進行血管內血栓切除術的治療時間
【來源：站長之家】
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