Studie: Künstliche Intelligenz verkürzt die Behandlungszeit von Schlaganfällen und senkt die Sterblichkeit um 60 %

Neuigkeiten vom 22. September: Für Schlaganfallpatienten ist eine rechtzeitige Operation der inneren Gefäßthrombektomie von entscheidender Bedeutung, um die Prognose des Patienten zu verbessern. Die Zeit, die ein Patient benötigt, um im Krankenhaus anzukommen und sich einer endovaskulären Thrombektomie zu unterziehen, ist für ein Krankenhaus zu einem wichtigen Indikator für die Zertifizierung als Schlaganfallzentrum geworden

Der Einsatz künstlicher Intelligenz bei der Diagnose verschiedener Erkrankungen mithilfe von CT-Bildern wird ausführlich erforscht. Daher können automatisierte, auf künstlicher Intelligenz basierende Methoden zum Screening von CT-Angiogrammen bei Patienten mit möglichem AIS eingesetzt werden, wodurch die Zeit zwischen Auswertung und endovaskulärer Thrombektomie verkürzt wird

In dieser Studie nutzten die Forscher eine randomisierte, einer Zuordnungsleiter ähnliche klinische Studie, um die Wirksamkeit eines automatisierten, auf künstlicher Intelligenz basierenden Systems bei der Erkennung von LVO bei Patienten mit möglichem AIS und der Verbesserung der Zeit zwischen der Ankunft im Krankenhaus und dem Beginn der endovaskulären Thrombektomie zu bestimmen. Bewertung der Zeit und Effizienz der Arbeitsablaufzeit. Die Implementierung von Zufallszuordnungsanalysen auf der Ebene einzelner Patienten kann zu Problemen führen und gleichzeitig die Robustheit der randomisierten Bewertung beibehalten.

Hinweis zur Bildquelle: Das Bild wird von KI generiert und das Bild wurde vom Dienstanbieter Midjourney autorisiert

Der Versuch wurde von Januar 2021 bis Ende Februar 2022 in vier umfassenden Schlaganfallzentren im Raum Houston durchgeführt. Die schrittweise Einführung auf Krankenhausebene erfolgt nach Erhalt der Genehmigung der US-amerikanischen Food and Drug Administration (FDA) für den Einsatz der KI-Plattform in der klinischen Versorgung und nach Erhalt erheblicher finanzieller Unterstützung für die Implementierung der Software

An der Studie nahmen Patienten teil, die sich mit AIS- und LVO-Symptomen in den Notaufnahmen dieser vier umfassenden Schlaganfallzentren vorstellten und sich einer CT-Angiographie unterzogen. Alle in die Studie einbezogenen Patienten waren solche mit AIS, begleitet von einem LVO der mittleren Hirnarterie, der inneren Halsschlagader, der vorderen Hirnarterie, der hinteren Hirnarterie, der Basilararterie oder der intrakraniellen Wirbelarterie

Da sich diese Patienten bereits im Krankenhaus für eine Thrombektomie der inneren Gefäße entschieden hatten, war die Zeit zwischen dem ersten CT-Scan und der Thrombektomie der inneren Gefäße bei den stationären Fällen deutlich unterschiedlich und wurde daher von der Analyse ausgeschlossen. Bei Patienten, die von anderen medizinischen Zentren überwiesen wurden, wurde die Entscheidung für eine endovaskuläre Thrombektomie getroffen und sie werden ohne weitere Bildgebung direkt mit dem Eingriff fortfahren, was die Arbeitsabläufe verändern wird

Zu den Interventionen gehört die Aktivierung der KI-basierten LVO-Erkennung aus der CT-Angiographie, integriert in ein sicheres Nachrichtensystem. Das System wurde randomisiert in vier umfassenden Schlaganfallzentren aktiviert. Das aktivierte System benachrichtigt Radiologen und Kliniker per Mobiltelefon innerhalb von Minuten nach Abschluss der CT-Bildgebung eines möglichen LVO.

Forschungsergebnisse

Zu den wichtigsten Forschungsergebnissen gehört der Einfluss eines automatisierten KI-basierten LVO-Erkennungssystems auf die Zeit von der Tür zum Bauch, die mithilfe eines linearen Regressionsmodells ermittelt wurde. Zu den sekundären Ergebnissen gehörten die Zeit zwischen der Ankunft im Krankenhaus und der intravenösen Injektion des Gewebekinase-Aktivators, die Zeit zwischen dem Beginn eines CT-Scans und dem Beginn der endovaskulären Thrombektomie sowie die Dauer des Krankenhausaufenthalts.

Durch die Implementierung eines automatisierten, auf künstlicher Intelligenz basierenden LVO-Erkennungssystems in Kombination mit einer Sicherheitsanwendung, die Mobiltelefone für die Kommunikation nutzt, wurde die Zeit des stationären AIS-Arbeitsablaufs erheblich verbessert. Während des Versuchs besuchten insgesamt etwa 250 Patienten die Notaufnahmen der vier Krankenhäuser, und die Zeit von der Tür zum Bauch konnte durch den Einsatz des KI-basierten automatisierten Systems um 11 Minuten verkürzt werden. Darüber hinaus wurde die Sterblichkeit um 60 % reduziert, während die Zeit zwischen dem ersten CT-Scan und dem Beginn der endovaskulären Thrombektomie ebenfalls verkürzt wurde

Fazit

Durch den Einsatz eines automatisierten, auf künstlicher Intelligenz basierenden Systems zur Erkennung von LVO bei möglichen AIS-Patienten, kombiniert mit einer sicheren Kommunikationsanwendung, konnte der Arbeitsablauf im Krankenhaus erfolgreich reduziert und die Anzahl der klinischen endovaskulären Thrombektomieverfahren und die Behandlungszeit erheblich reduziert werden

[Quelle: Home des Webmasters]

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonStudie: Künstliche Intelligenz verkürzt die Behandlungszeit von Schlaganfällen und senkt die Sterblichkeit um 60 %. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!