Studie prognostického predikčního modelu pacientů s akutním intracerebrálním krvácením pomocí umělé inteligence

Spontánní intracerebrální krvácení (SICH) je nejsmrtelnější a invalidizující mrtvice. Včasné a přesné posouzení prognózy pacienta by mohlo usnadnit klinické rozhodování a stratifikovanou léčbu pacientů a je důležité pro zlepšení klinické prognózy pacienta. Současné studie o predikci prognózy pacientů se SICH jsou však omezené a zahrnují pouze jednu proměnnou s méně přesnými výsledky a nepohodlnou klinickou aplikací, což může vést k prodlevám v účinné léčbě pacienta. Předchozí studie naší skupiny na SICH ukázaly, že heterogenita hematomu a stupeň extravazace kontrastu v hematomu úzce souvisí s klinickým výsledkem pacientů, ale je obtížné je kvantitativně popsat na základě zobrazovacích znaků. Na základě toho navrhujeme použít radiomiku ke kvantitativní extrakci hematomových znaků z NCCT a CTA snímků, zkombinovat je s klinickými informacemi pacientů a laboratorními testy, studovat jejich vztah k prognóze mozkového krvácení a využít umělou inteligenci ke stanovení rychlého a přesný prognostický predikční model pro pacienty se SICH, který má velký význam pro vedení klinické individualizované léčby.