【医学论文】AI在缺血性脑卒中早期诊疗和预后评估中的应用
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发布时间：2025-01-01 16:05
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时间：2025-01-04 11:25
关键词：卒中；人工智能；机器学习；神经网络；早期诊断；
近年来，人工智能（AI）在医学领域的应用日益广泛，尤其在缺血性脑卒中早期诊疗和预后评估方面展现出巨大潜力。AI通过模拟人类思维和学习过程，从复杂医疗数据中学习，从而辅助临床医生在实时推断疾病发生风险和预测预后。AI的自我纠正能力使其在减少临床诊断和治疗错误方面具有显著价值。随着我国脑卒中发病率的逐年上升，脑卒中已成为国人病死率最高、致残率极高的疾病之一。如何客观、精准地评估缺血性脑卒中患者的影像信息，成为临床面临的一大挑战。多模态影像在评估缺血性脑卒中发生发展过程中扮演着重要角色，但其数据量庞大，AI技术则能综合大数据影像资料，深度挖掘影像学信息，为实现精准诊断和预测提供了新方法。
AI在缺血性脑卒中应用的主要原理基于机器学习，其中监督学习和无监督学习是主要方法。监督学习通过使用由人类标记的训练数据集来定义期望答案，而无监督学习则不使用人为定义的答案，进行黑箱操作。深度学习，作为近期医疗领域热点，采用多层人工神经网络（ANN）模拟人类大脑，具有特征化优势，能够为正确输入信号设计正确的网络，适用于解决复杂问题。ANN在MRI灌注造影数据的聚类和栓塞检测方面已取得应用。随着深度学习技术的发展，卷积神经网络进一步引入，通过不同滤波器提取图像特征，挖掘更多图像深层信息，为医学影像学带来了新的发展机遇。
AI在缺血性脑卒中早期诊断的应用中，静脉溶栓是急性缺血性脑卒中治疗的有效手段，但溶栓时间窗有限，识别和诊断急性缺血性脑卒中的早期征象至关重要。AI模型如支持向量机、决策树、线性回归等在辅助诊断方面展现出较高敏感性和特异性，如Abedi等开发的ANN模型在识别急性缺血性脑卒中方面表现出80.0%的敏感性和86.2%的特异性。CT图像中的大脑中动脉高密度征象是急性缺血性脑卒中的早期征象，AI技术通过检测CT图像中的这一特征，可以协助临床医师快速阅读头颅CT并精准识别急性大脑中动脉血栓栓塞。此外，AI在评估缺血性脑卒中范围、预测不良预后等方面也展现出应用价值。
在缺血性脑卒中的治疗指导方面，AI通过深度学习方法提取影像特征，预测发病时间，为临床决策提供支持。例如，Ho等采用深度学习预测醒后脑卒中患者的发病时间，提高了预测的敏感性。在血管内溶栓治疗中，AI在识别大血管闭塞导致的缺血性脑卒中方面发挥着重要作用，其敏感性可达85%。CT灌注成像（CTP）是评估急性缺血性脑卒中患者可挽救脑组织的重要工具，Sheth等研究通过AI评估梗死核心和缺血半暗带的范围，实现准确评价梗死核心体积及缺血半暗带范围。
在缺血性脑卒中预后评估方面，AI结合磁共振成像中的弥散加权成像，自动识别病灶体积，与手动勾画相关性高，提示AI方法预测6小时以上患者预后不良风险。Xie等利用Gradient Boosting机器学习方法预测急性缺血性脑卒中患者的预后情况，预测准确性达87.7%。AI在评估脑水肿严重程度、预测不良预后方面，通过计算颅内脑脊液体积减少量，提供了一种新的评估方法，有助于临床医师进行颅骨切除术决策，改善患者临床预后。
尽管AI在缺血性脑卒中应用中取得显著进展，但仍存在样本量小、研究局限等问题。未来，AI与缺血性脑卒中的形态学、功能学多元特征的融合，将为综合、智能评估缺血性脑卒中的发病机制、早期预警提供更大价值。AI技术的引入，不仅提高了医师的工作效率，还减少了认知误差，提高了诊断准确性。然而，AI在缺血性脑卒中的研究仍需进一步深化，以克服当前存在的挑战，实现更广泛、更深入的应用。
