:对于中风患者来说，及时实施内血管血栓切除术对于改善患者预后至关重要。患者抵达医院和进行内血管血栓切除术的时间已成为医院获得中风中心认证的重要指标。
人工智能在使用CT图像诊断各种医疗状况方面的应用正在广泛探索。因此，使用基于人工智能的自动化方法来筛查可能患有AIS的患者的CT血管造影，可以减少评估和内血管血栓切除术之间的时间。
在这项研究中，研究人员使用了随机分配的阶梯状临床试验，以确定基于人工智能的自动化系统在检测可能患有AIS的患者中的LVO以及改善抵达医院和内血管血栓切除术开始之间的评估和工作流程时间的效率。实施随机分配分析在个体患者水平进行可能会引发问题，而保留随机评估的稳健性。
该试验在休斯顿地区的四家综合性中风中心中于2021年1月至2022年2月末进行。在获得美国食品和药物管理局（FDA）对于将该AI平台用于临床护理的许可以及获得用于实施该软件的重要财务支持后，进行了医院级别的分阶段推出。
试验参与者包括在这四家综合性中风中心的急诊科就诊，出现AIS伴有LVO症状并接受CT血管造影检查的患者。所有接受AIS伴有大脑中动脉、颈内动脉、前脑动脉、后脑动脉、基底动脉或颅内椎动脉LVO的患者都被纳入研究。
因为这些患者在医院内已经进行了内血管血栓切除术的决定，所以在住院病例的初始CT扫描和内血管血栓切除术之间的时间明显不同，所以被排除在分析之外。对于从其他医疗中心转诊而来的患者，内血管血栓切除术的决定已经做出，他们将直接进行该过程而无需进行进一步的影像学检查，这将改变工作流程时间。
干预措施包括从CT血管造影中激活基于人工智能的LVO检测，该检测与安全的消息传递系统相结合。这个系统在四家综合性中风中心中以随机的方式激活。激活的系统在CT成像完成后的几分钟内会通过移动电话向放射科医生和临床医生发出可能存在LVO的警报。
研究结果
主要研究结果包括基于基于人工智能的自动化LVO检测系统对门到腹部时间的影响，这是使用线性回归模型确定的。次要结果包括抵达医院和静脉组织激酶原激活剂注射之间的时间、开始CT扫描和开始内血管血栓切除术之间的时间以及住院时间。
实施基于人工智能的自动化LVO检测系统，结合使用移动电话进行通信的安全应用程序，显著提高了住院AIS的工作流程时间。在试验期间，有约250名患者在这四家医院的急诊科就诊，实施基于人工智能的自动化系统将门到腹部时间缩短了11分钟。此外，死亡率下降了60%，而初始CT扫描和开始内血管血栓切除术之间的时间也减少了。
