夜雨聆风
BMJ:人工智能辅助工具与改善中风治疗和预后相关
发表在《英国医学杂志》(BMJ) 上的一项来自中国的研究发现，与常规治疗相比，使用人工智能 (AI) 分析中风后扫描结果并提供治疗建议的临床决策支持工具，能够为患者带来更高质量的护理和更佳的长期疗效。
研究人员表示，该工具“提供了一种更高效、更具可扩展性的方法来改善中风治疗和预后，同时还具有成本更低、可持续性更强的优点。”
人工智能在医疗保健领域的应用已引起广泛关注，尤其是在辅助疾病诊断、治疗、预后和增强临床决策方面。但大多数用于中风的人工智能工具尚未经过严格评估，因此其应用目前受到限制。
为了弥补这一差距，研究人员着手测试一种中风临床决策支持系统 (CDSS) 是否能够改善常规临床实践中的护理质量和结果。该系统利用人工智能辅助的影像分析来对中风病因进行分类，并提供循证治疗建议。
该试验结果基于 21,603 名急性缺血性中风患者（平均年龄 67 岁；36% 为女性），这些患者在症状出现后 7 天内被送往中国 77 家医院之一。
从 2021 年 1 月到 2023 年 6 月，38 家医院的 11,054 名患者接受了中风 CDSS 支持（干预组），39 家医院的 10,549 名患者接受了常规医疗护理（对??照组）。
分配到干预组患者的医生接受了系统培训，并考虑了医院地区和级别、患者年龄、用药史和生活方式等因素。
接受 CDSS 支持的患者在 3 个月、6 个月和 12 个月时发生新的血管事件（包括中风、心脏病发作或相关死亡）的几率较低。
三个月时，干预组（11,054 人中的 320 人）发生新的血管事件的比例为 2.9%，而对照组（10,549 人中的 416 人）发生新的血管事件的比例为 3.9%，减少了 26%。
12 个月后，这一减少得以维持，干预组（11,054 人中的 440 人）发生新的血管事件的比例为 4%，而对照组（10,549 人中的 576 人）发生新的血管事件的比例为 5.5%，减少了 27%。
接受干预的患者在中风护理质量表现指标方面也比对照组患者表现得更好（91.4% 对 89.8%）。
两组患者在3个月、6个月和12个月时的残疾率和全因死亡率均无显著差异。同样，在上述任何时间点，两组患者在中度或重度出血以及所有出血事件方面也无显著差异。
作者指出，该试验随机分配的是医院而不是单个患者，因此护理模式和后续门诊护理的差异可能会影响研究结果。
但他们指出，该系统易于使用，并已集成到所有医院信息系统中，因此可以作为基于人工智能的综合管理工具，重点关注医院管理和二级预防策略。
因此，他们得出结论：“中风临床决策支持系统为急性缺血性中风住院患者提供高质量的护理提供了一种有前景的方法，尤其适用于像中国这样脑血管疾病负担沉重的资源匮乏地区。”
参考文献
Effect of a clinical decision support system on stroke care quality and outcomes in patients with acute ischaemic stroke (GOLDEN BRIDGE II): cluster randomised clinical trial
