Wykrywanie aberracji w oparciu o sztuczną inteligencję może pomóc w szybkiej diagnozie udaru mózgu i rozszerzeniu dostępu do opieki ratującej życie

Nowe badanie zaprezentowane dziś na 19. dorocznym spotkaniu Towarzystwa Neurochirurgii Interwencyjnej (SNIS) pokazuje, że technologia sztucznej inteligencji (AI) może określić, czy pacjent ma udar spowodowany niedrożnością dużych naczyń (LVO), co czyni go kandydatem do leczenie wewnątrzogniskowe Endowaskularne (EVT). Szybkie postawienie diagnozy ma kluczowe znaczenie i może stanowić różnicę między życiem niepełnosprawnym a rehabilitacją pacjentów po udarze.

W badaniu „AI Based Gaze Detection to Aid LVO Diagnosis in NCCT” wykorzystano algorytmy sztucznej inteligencji do wykrywania aberracji wzroku w tomografii komputerowej bez kontrastu (skan NCCT). Skany te pozwalają przewidzieć, czy pacjent będzie miał LVO, rodzaj udaru niedokrwiennego, który pojawia się, gdy główna tętnica w mózgu zostaje zablokowana. Jeśli pacjent przebył ten rodzaj udaru, może go leczyć za pomocą EVT.

EVT, znana również jako trombektomia, to minimalnie inwazyjna procedura, która wykorzystuje cewniki do szybkiego ponownego otwarcia zablokowanych tętnic w mózgu. Z każdą nieudaną godziną leczenia mózg traci tyle neuronów, ile ma to miejsce po około 3,6 roku normalnego starzenia się. Dlatego tak ważne jest, aby pacjenci jak najszybciej trafili do odpowiedniego szpitala i poddali się temu zabiegowi. Sztuczna inteligencja może zapewnić, że tak się stanie.

Trombektomia wewnątrznaczyniowa w ostrym udarze niedokrwiennym jest uważana za jedną z najskuteczniejszych metod leczenia w medycynie, a jej skuteczność zależy w sposób decydujący od czasu. Mówiąc najprościej, im szybciej działamy, tym lepsze wyniki dla pacjentów po udarze. Nasze wyniki stanowią postęp, który może przyspieszyć identyfikację udaru LVO podczas szpitalnego procesu segregacji”.

Jason Tarpley, MD, PhD, główny autor badania i dyrektor medyczny udaru w Pacific Stroke and Aneurysm Center

W badaniu algorytm AI został przeszkolony przy użyciu zestawu 200 skanów w celu określenia kierunku spojrzenia. Następnie zidentyfikowała objawy kliniczne zróżnicowanego odchylenia wzroku u 116 pacjentów po udarze z LVO leczonych za pomocą EVT. Odchylenie obliczono mierząc kąt między kierunkiem patrzenia a linią środkową mózgu. Algorytm poprawnie zidentyfikował 79% proksymalnych okluzji z globalnym odchyleniem spojrzenia. Trudno było zidentyfikować przypadki z mniej nasilonymi objawami.