연구: 인공지능이 뇌졸중 치료 시간을 단축하고 사망률을 60% 감소시킵니다.

9월 22일자 뉴스: 뇌졸중 환자의 경우 시기적절한 내혈관 혈전제거 수술이 환자의 예후를 향상시키는 데 중요합니다. 환자가 병원에 ​​도착하여 혈관내 혈전제거술을 받는 데 걸리는 시간은 병원이 뇌졸중 센터 인증을 받는 데 중요한 지표가 되었습니다

CT 영상을 활용해 다양한 질병 진단에 인공지능을 적용하는 방안이 광범위하게 연구되고 있습니다. 따라서 인공 지능을 기반으로 한 자동화된 방법을 활용하여 AIS 가능성이 있는 환자의 CT 혈관 조영술을 검사함으로써 평가와 혈관 내 혈전 제거술 사이의 시간을 단축할 수 있습니다

이 연구에서 연구자들은 AIS 가능성이 있는 환자의 LVO를 감지하고 병원 도착과 혈관내 혈전 제거술 시작 사이의 시간을 개선하는 데 자동화된 인공 지능 기반 시스템의 효과를 확인하기 위해 무작위 배정 사다리형 임상 시험을 사용했습니다. 작업 흐름 시간의 시간과 효율성을 평가합니다. 개별 환자 수준에서 무작위 할당 분석을 구현하면 무작위 평가의 견고성을 유지하면서 문제가 발생할 수 있습니다.

사진 출처 참고: 사진은 AI가 생성한 사진이며 서비스 제공업체 Midjourney에서 인증한 사진입니다

실험은 2021년 1월부터 2022년 2월 말까지 휴스턴 지역의 4개 종합 뇌졸중 센터에서 진행되었습니다. 병원 수준의 단계적 출시는 미국 식품의약국(FDA)으로부터 임상 치료에 AI 플랫폼 사용에 대한 허가를 받고 소프트웨어 구현을 위한 상당한 재정 지원을 받은 후 이루어졌습니다.

시험 참가자에는 AIS 및 LVO 증상으로 이들 4개 종합 뇌졸중 센터의 응급실에 내원하여 CT 혈관 조영술을 받은 환자가 포함되었습니다. 연구에 포함된 모든 환자는 중대뇌동맥, 내경동맥, 전대뇌동맥, 후대뇌동맥, 기저동맥 또는 두개내 척추동맥의 LVO를 동반한 AIS 환자였습니다

이 환자들은 이미 병원에서 내부 혈관 혈전 제거술을 받기로 결정했기 때문에 입원 환자의 경우 초기 CT 스캔과 내부 혈관 혈전 제거술 사이의 시간이 크게 달라서 분석에서 제외되었습니다. 다른 의료 센터에서 의뢰된 환자의 경우 혈관내 혈전 제거술이 결정되었으며 추가 영상 촬영 없이 바로 시술을 진행하므로 작업 흐름 시간이 변경됩니다

개입에는 보안 메시징 시스템과 통합된 CT 혈관 조영술의 AI 기반 LVO 감지 활성화가 포함됩니다. 이 시스템은 4개의 종합 뇌졸중 센터에서 무작위 방식으로 활성화되었습니다. 활성화된 시스템은 가능한 LVO의 CT 영상 촬영이 완료된 후 몇 분 이내에 휴대폰을 통해 방사선 전문의와 임상의에게 경고합니다.

연구결과

주요 연구 결과에는 선형 회귀 모델을 사용하여 결정된 자동화된 AI 기반 LVO 감지 시스템이 도어-복부 시간에 미치는 영향이 포함됩니다. 2차 결과에는 병원 도착부터 정맥 내 조직 키나아제 활성화제 주사까지의 시간, CT 스캔 시작부터 혈관 내 혈전 제거술 시작까지의 시간, 입원 기간이 포함되었습니다.

자동화된 인공지능 기반 LVO 감지 시스템을 구현하고 휴대폰을 사용하여 통신하는 안전 애플리케이션을 결합하여 입원 환자 AIS 작업 흐름 시간이 크게 향상되었습니다. 임상 기간 동안 4개 병원 응급실에는 총 250여 명의 환자가 입원했으며, AI 기반 자동화 시스템을 활용해 도어에서 복부까지의 진료시간이 11분 단축됐다. 또한 사망률이 60% 감소했으며, 초기 CT 스캔부터 혈관내 혈전제거술 시작까지의 시간도 단축되었습니다

결론

자동화된 인공 지능 기반 시스템을 사용하여 AIS 환자의 LVO를 감지하고 보안 통신 애플리케이션을 결합하여 병원 내 작업 흐름을 성공적으로 줄이고 임상 혈관내 혈전 제거술 절차 수를 크게 줄였습니다. 치료 시간

[출처: 웹마스터 홈]

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