三次脳卒中センターにおける人工知能支援磁気共鳴画像診断戦略 (AID-STROKE)

現在の臨床実践とその根拠となるエビデンスは、専門の神経放射線科医による解釈に依存しています。 現代の放射線科部門は、画像診断の需要が増加する一方で、専門の神経放射線科医の不足を含む限られた資源に直面しています。 理想的な環境では、患者は血管神経科医と神経放射線科医によってリアルタイムで評価され、臨床所見と画像所見を同期して統合します。 そのような場合、血栓溶解療法の決定はMRI撮影と同時に再評価され、スキャン完了後数分以内に治療を開始することができます。 現代の脳卒中MRIプロトコルはわずか10分で完了することができますが、これらの迅速対応チームの活性化は、専門家の時間と可用性の不均衡な割合を消費することが多いです。 その結果、実際の臨床実践では、研修医放射線科医、研修医神経科医、遠隔専門家相談を含む代替チーム構成が頻繁に関与しており、その構成はオンコールチームの経験、時間帯、曜日によって異なります。

人工知能（AI）は、画像解釈においてチームを支援し、時間と資源を最適化する可能性があります。 最近の研究では、AI支援脳卒中ワークフローの役割と、虚血性病変および出血性脳卒中を正確に検出する能力について探求されており、有望な診断性能を示しています。 しかし、意図された臨床使用文脈内で適用されるAI支援の実際の診断精度を評価する前向き研究の必要性が残っています。AI支援と研修医放射線科医の解釈の潜在的な貢献をさらに理解するために、デンマークの品質改善法および設計枠組みの下で、AID-STROKE精度研究を設計しました。

サブ研究：既知の発症時点を持つ急性脳卒中患者の磁気共鳴画像診断における人工知能支援神経科医ベースの診断戦略－診断精度研究

この事前指定されたサブ研究は、病院の1つ（Gødstrup地域病院）で受け入れられた患者を対象に実施されます。