研究:人工智能缩短中风治疗时间,死亡率降低60%
来到golang学习网的大家,相信都是编程学习爱好者,希望在这里学习科技周边相关编程知识。下面本篇文章就来带大家聊聊《研究:人工智能缩短中风治疗时间,死亡率降低60%》,介绍一下,希望对大家的知识积累有所帮助,助力实战开发!
9月22日消息:对于中风患者而言,及时进行内血管血栓切除手术对于改善患者的预后至关重要。患者到达医院并接受内血管血栓切除手术的时间已成为医院获得中风中心认证的重要指标
广泛探索了人工智能在使用CT图像诊断各种医疗状况方面的应用。因此,可以利用基于人工智能的自动化方法来筛查可能患有AIS的患者的CT血管造影,从而缩短评估和内血管血栓切除术之间的时间
在这项研究中,研究人员使用了随机分配的阶梯状临床试验,以确定基于人工智能的自动化系统在检测可能患有AIS的患者中的LVO以及改善抵达医院和内血管血栓切除术开始之间的评估和工作流程时间的效率。实施随机分配分析在个体患者水平进行可能会引发问题,而保留随机评估的稳健性。
图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney
2021年1月至2022年2月末,该试验在休斯顿地区的四家综合性中风中心中进行。在获得美国食品和药物管理局(FDA)对于将该人工智能平台用于临床护理的许可以及获得用于实施该软件的重要财务支持后,进行了医院级别的分阶段推出
参与试验的人包括在这四家综合性中风中心的急诊科就诊,并且出现了AIS伴有LVO症状并接受了CT血管造影检查的患者。所有被纳入研究的患者都是那些患有AIS伴有大脑中动脉、颈内动脉、前脑动脉、后脑动脉、基底动脉或颅内椎动脉LVO的患者
由于这些患者已经决定在医院内进行内血管血栓切除术,所以在住院病例的初始CT扫描和内血管血栓切除术之间的时间明显不同,因此被排除在分析之外。对于从其他医疗中心转诊而来的患者,内血管血栓切除术的决定已经做出,他们将直接进行该过程而无需进行进一步的影像学检查,这将改变工作流程时间
干预措施包括从CT血管造影中激活基于人工智能的LVO检测,该检测与安全的消息传递系统相结合。这个系统在四家综合性中风中心中以随机的方式激活。激活的系统在CT成像完成后的几分钟内会通过移动电话向放射科医生和临床医生发出可能存在LVO的警报。
研究成果
主要研究成果包括基于基于人工智能的自动化LVO检测系统对门到腹部时间的影响,这是使用线性回归模型确定的。次要结果包括抵达医院和静脉组织激酶原激活剂注射之间的时间、开始CT扫描和开始内血管血栓切除术之间的时间以及住院时间。
通过实施基于人工智能的自动化LVO检测系统,并结合使用移动电话进行通信的安全应用程序,住院AIS的工作流程时间得到了显著提高。在试验期间,共有约250名患者在这四家医院的急诊科就诊,通过使用基于人工智能的自动化系统,门到腹部的时间缩短了11分钟。此外,死亡率降低了60%,同时初始CT扫描和开始内血管血栓切除术之间的时间也减少了
结论
通过使用基于人工智能的自动化系统来检测可能的 AIS 患者中的 LVO,并结合安全的通信应用程序,成功地减少了医院内部的工作流程,并显著减少了临床上进行血管内血栓切除术的治疗时间
【来源:站长之家】
到这里,我们也就讲完了《研究:人工智能缩短中风治疗时间,死亡率降低60%》的内容了。个人认为,基础知识的学习和巩固,是为了更好的将其运用到项目中,欢迎关注golang学习网公众号,带你了解更多关于人工智能,中风治疗,死亡率的知识点!

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