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目的:探究人工智能(AI)在破裂或先兆破裂颅内多发动脉瘤患者的责任动脉瘤判定及治疗策略制定中的价值。方法:回顾性分析2019年10月至2021年10月苏州大学附属第一医院神经外科收治并使用AI进行动脉瘤破裂风险评估的20例破裂或先兆破裂颅内多发动脉瘤患者的临床资料。根据有无明确的出血来源及出血倾向性分为出血明确组、出血不明确组和疑似先兆破裂组。根据AI评估结果判断责任动脉瘤的位置,并制定治疗策略。出院时采用改良Rankin量表评分(mRS)评估患者的临床结局。结果:20例患者中,出血明确组5例,出血不明确组9例,疑似先兆破裂组6例,共52个动脉瘤。出血明确组和出血不明确组开颅手术中确认的责任动脉瘤均与AI判断结果一致。疑似先兆破裂组患者依据AI的评估结果优先处理较高风险的颅内动脉瘤,出院时mRS均为0~1分。结论:对于破裂或先兆破裂颅内多发动脉瘤,AI能够有效、准确地判断责任动脉瘤的位置。AI评估结果能够辅助临床医生制定合理的治疗策略。

作者:孟嘉皓;严泽亚;陈周青;王紫兰;陶欣雨;王伟;顾枫;尤万春;虞昊;王中

来源:中华神经外科杂志 2023 年 39卷 2期

知识库介绍

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作者:
孟嘉皓;严泽亚;陈周青;王紫兰;陶欣雨;王伟;顾枫;尤万春;虞昊;王中
来源:
中华神经外科杂志 2023 年 39卷 2期
标签:
颅内动脉瘤 动脉瘤,破裂 人工智能 责任动脉瘤 治疗策略 Intracranial aneurysm Aneurysm, ruptured Artificial intelligence Responsible aneurysms Treatment strategies
目的:探究人工智能(AI)在破裂或先兆破裂颅内多发动脉瘤患者的责任动脉瘤判定及治疗策略制定中的价值。方法:回顾性分析2019年10月至2021年10月苏州大学附属第一医院神经外科收治并使用AI进行动脉瘤破裂风险评估的20例破裂或先兆破裂颅内多发动脉瘤患者的临床资料。根据有无明确的出血来源及出血倾向性分为出血明确组、出血不明确组和疑似先兆破裂组。根据AI评估结果判断责任动脉瘤的位置,并制定治疗策略。出院时采用改良Rankin量表评分(mRS)评估患者的临床结局。结果:20例患者中,出血明确组5例,出血不明确组9例,疑似先兆破裂组6例,共52个动脉瘤。出血明确组和出血不明确组开颅手术中确认的责任动脉瘤均与AI判断结果一致。疑似先兆破裂组患者依据AI的评估结果优先处理较高风险的颅内动脉瘤,出院时mRS均为0~1分。结论:对于破裂或先兆破裂颅内多发动脉瘤,AI能够有效、准确地判断责任动脉瘤的位置。AI评估结果能够辅助临床医生制定合理的治疗策略。