研究: 人工知能により脳卒中の治療時間が短縮され、死亡率が 60% 減少

9 月 22 日のニュース: 脳卒中患者にとって、タイムリーな血管内血栓除去手術は患者の予後を改善するために極めて重要です。患者が病院に到着して血管内血栓除去術を受けるまでにかかる時間は、病院が脳卒中センター認定を取得するための重要な指標となっています

CT画像を使用したさまざまな病状の診断における人工知能の応用が広く研究されています。したがって、人工知能に基づく自動化された方法を利用して、AIS の可能性がある患者の CT 血管造影をスクリーニングすることができ、それによって評価から内血管血栓除去術までの時間を短縮できます。

この研究では、研究者らはランダム化割り当てラダー型臨床試験を使用して、AIS の可能性がある患者の LVO を検出し、病院到着と血管内血栓除去術を改善する自動人工知能ベースのシステムの有効性を判定しました。評価とワークフローの説明。個々の患者レベルでランダム割り当て分析を実装すると、ランダム化評価の堅牢性を維持しながら問題が発生する可能性があります。

画像ソース注: 画像は AI によって生成され、画像はサービスプロバイダー Midjourney によって承認されています

この試験は、2021年1月から2022年2月末まで、ヒューストン地域の4つの総合脳卒中センターで実施されました。病院レベルでの段階的な展開は、臨床ケアでの AI プラットフォームの使用について米国食品医薬品局 (FDA) から認可を受け、ソフトウェアの実装に多額の財政的支援を受けた後に行われます。

この試験の参加者には、AIS および LVO の症状を訴えてこれら 4 つの総合脳卒中センターの救急科を受診し、CT 血管造影を受けた患者が含まれていました。この研究に含まれたすべての患者は、中大脳動脈、内頸動脈、前大脳動脈、後大脳動脈、脳底動脈、または頭蓋内椎骨動脈の LVO に関連する AIS を患っている患者でした。

これらの患者はすでに病院で内血管血栓除去術を受けることを決定していたため、最初の CT スキャンと内血管血栓除去術の間の時間は入院患者の場合では大きく異なり、したがって分析から除外されました。他の医療センターから紹介された患者の場合は、血管内血栓除去術が決定されており、追加の画像検査は行わずに直接処置に進むことになるため、ワークフローの時間が変更されます

この介入には、安全なメッセージング システムと統合された CT 血管造影からの人工知能ベースの LVO 検出のアクティブ化が含まれます。このシステムは、4 つの総合脳卒中センターでランダム化された方法で起動されました。起動されたシステムは、LVO の可能性がある CT イメージングが完了してから数分以内に、携帯電話を介して放射線科医と臨床医に警告を発します。

研究結果

主な研究結果には、線形回帰モデルを使用して決定された、ドアから腹部までの時間に対する自動人工知能ベースの LVO 検出システムの影響が含まれます。副次アウトカムには、病院到着から組織キナーゼ活性化因子の静脈内注射までの時間、CTスキャンの開始から血管内血栓除去術の開始までの時間、および入院期間が含まれた。

自動化された人工知能ベースの LVO 検出システムを実装し、通信に携帯電話を使用する安全アプリケーションと組み合わせることで、入院患者の AIS ワークフロー時間が大幅に短縮されました。試験期間中、合計約 250 人の患者が 4 つの病院の救急外来を受診し、AI ベースの自動化システムの使用により、ドアから腹部までの時間が 11 分短縮されました。さらに、最初の CT スキャンから血管内血栓除去術の開始までの時間が短縮されるとともに、死亡率が 60% 減少しました。 ＃＃＃結論は＃＃＃

自動化された AI ベースのシステムを使用して、AIS の可能性がある患者の LVO を検出し、安全な通信アプリケーションと組み合わせることで、病院内のワークフローを削減し、臨床的に実施される血管内血栓除去術の数を大幅に削減することに成功しました。

[出典: ウェブマスターのホーム]

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