人工智能技术在提升中风救治效率方面取得重大突破，最新研究成果显示其能显著加速大血管梗塞的检测速度，从而大幅缩短治疗时间并可能改善患者预后。这一创新成果近日发表于国际权威医学期刊《JAMA神经病学》，由微新创想（idea2003.com）于9月22日独家报道。
在为期一年多的临床试验中，研究人员在休斯顿地区四家综合性中风中心验证了该自动化系统的临床效能。该系统通过分析计算机断层扫描血管造影（CTA）图像，能够精准识别大血管梗塞（LVO），这一发现与患者死亡率下降60%的显著关联直接相关。值得注意的是，使用该系统的治疗组，患者从入院到接受血管内血栓切除术的时间平均缩短了11分钟，这一数据充分体现了人工智能在医疗急救中的革命性价值。
这项研究聚焦于急性缺血性卒中（AIS）伴LVO患者的救治流程优化。由于及时实施内血管血栓切除术对改善患者预后至关重要，缩短从入院到手术的时间已成为衡量中风中心救治能力的关键指标。当前，人工智能在医学影像诊断领域的应用日益广泛，其自动化筛查功能为AIS患者的快速诊断提供了全新解决方案。
试验采用随机阶梯式设计，在获得美国食品药品监督管理局（FDA）临床应用许可及专项经费支持下，通过医院分阶段推广的方式实施。研究纳入了四家中心急诊科收治的AIS伴LVO症状并完成CTA检查的患者，涵盖大脑中动脉、颈内动脉等主要血管的LVO病例。研究特别排除了已决定手术的患者，以避免工作流程干扰。
该系统通过人工智能算法自动分析CTA图像，结合安全的移动通信平台，在成像完成后数分钟内向放射科及临床医生发送LVO警报。主要研究指标显示，该系统使门到手术时间显著缩短，而次要指标则表明从入院到静脉溶栓时间、CT扫描到手术开始时间均得到有效压缩。
研究结论证实，人工智能辅助的LVO检测系统与安全通信应用相结合，不仅能显著优化院内救治流程，更能将血管内血栓切除术治疗时间缩短至临床可感知的显著水平。这一突破性进展为中风救治领域提供了重要参考，有望推动未来中风中心建设的新标准。
