人工智能软件可缩短中风患者的血管内血栓切除术治疗时间

根据 UTHealth休斯顿的最新研究，采用人工智能驱动的大血管闭塞 (LVO) 检测软件进行急性中风分诊可以缩短血管内血栓切除术的治疗时间。

这项研究今天发表在《医学会神经学杂志》上，由共同第一作者Youngran Kim博士领导，他是 UTHealth 休斯顿公共卫生学院管理、政策和社区健康助理教授;和胡安·卡洛斯·马丁内斯-古铁雷斯 (Juan Carlos Martinez-Gutierrez) 医学博士，他是 UTHealth 休斯顿麦戈文医学院 Vivian L. Smith 神经外科的前外科研究员，以及共同资深作者苏尼尔 A. Sheth 医学博士，神经病学副教授和麦戈文医学院血管神经学项目主任，以及UTHealth 休斯顿麦克威廉姆斯生物医学信息学院副教授Luca Giancardo博士。

当大脑的主要动脉被阻塞时，就会发生 LVO。LVO 被认为是较严重的中风类型之一，估计占急性缺血性中风的 24% 至 46%。及时血管内血栓切除术(一种微创外科手术，涉及从大脑阻塞的动脉中取出血凝块)可以显着改善 LVO 急性缺血性中风患者的预后;然而，其功效高度依赖于时间。

“血管内血栓切除术对功能恢复的好处是时间敏感的，因此早期识别大血管闭塞的中风患者，并改进流程以加速院内护理至关重要，”Kim 说。“我们的研究表明，人工智能软件的实施改善了综合中风中心的工作流程。”

为了测试如何改进院内血管内治疗工作流程，研究人员于2021年1月1日至2022年2月27日进行了一项整群随机、阶梯楔形临床试验，分析了243名LVO卒中患者，这些患者在四次综合性卒中中就诊。位于大休斯顿地区的中心。

Viz LVO——基于计算机断层扫描 (CT) 血管造影的人工智能自动 LVO 检测，加上安全消息传递，在四个站点以随机步进的方式激活。一旦激活，临床医生和放射科医生的手机就会收到实时警报，在 CT 成像完成后几分钟内通知他们可能发生 LVO。患者治疗团队的成员也能够实时分享病例信息。

至关重要的是，自动化 LVO 检测软件的实施使患者开始血栓切除术的时间在统计上平均显着缩短了 11 分钟。从CT扫描开始到血管内治疗开始的时间也缩短了近10分钟。

“我们刚刚开始使用自动化机器学习算法来改善急性中风护理，”Giancardo 说。“许多其他应用正在开发中，例如使用 CT 血管造影来检测大脑的梗塞区域，而无需高级成像，这是我们研究小组最近发表的一项由 NIH 资助的工作，甚至使用视网膜成像作为大脑的替代物成像。”

该发现是在 Kim、Sheth 和 UTHealth Houston 的其他研究人员领导的另一项研究发表后不久发布的，该研究发现，尽管中风症状更严重，并且居住在与综合中风中心相近的距离内，但女性患 LVO 急性缺血性中风的可能性较小与男性相比，被送往中心。这两项研究都是探索改善中风结果方法的更广泛努力的一部分。

Sheth 说：“阻塞持续的每一分钟，就有近 200 万个脑细胞死亡，因此将治疗速度加快 10 到 15 分钟可以带来显着的改善。” “我们的研究是同类研究中最严格的，旨在解决机器学习软件是否能为急性中风患者带来临床上有意义的改善，在这里，我们看到答案是‘是’。”

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