Построение многомерной шкалы функционального прогноза инфарктов головного мозга (ICDIM 1)

Данные относительно валидности неблагоприятных прогностических критериев для КИ все еще недостаточны и остаются несовершенными, особенно из-за неоднородных популяций и различных определений «плохого прогноза». Прогностическая оценка должна учитывать как неврологические, так и не неврологические элементы. Биомаркеры были одним из направлений исследований в течение нескольких лет. Например, гипергликемия в острой фазе КН связана с более тяжелым прогнозом в отношении выживаемости и функционального восстановления, а также с повышенным риском кровотечений после тромболизиса независимо от возраста и тяжести КН. Изучены и другие биологические маркеры, но методология исследований весьма вариабельна, а их качество среднее, что не позволяет сделать вывод о том, что эти маркеры являются независимыми прогностическими факторами прогноза КН. Их прогностическая «дополнительная ценность» на основе простых клинических данных, таких как оценка тяжести и возраста по шкале инсульта Национального института здравоохранения (NHISS), не была установлена, и их клиническая значимость остается неопределенной.

Критерий mRS через 3 мес после события является наиболее часто используемым критерием для оценки функционального прогноза пациентов, перенесших инфаркт миокарда. Тем не менее, возможность предвидеть мРС при выписке из больницы, уже при поступлении, представляется серьезной проблемой для адаптации терапии и выбора наилучшего пути оказания помощи как можно скорее после госпитализации. Структурированное лечение инсульта в нейроваскулярных отделениях (UNV) с участием высококвалифицированного медицинского и парамедицинского персонала имеет доказанную пользу в предотвращении смерти и зависимости. Эпоха «точной» медицины, основанной на выявлении, оценке, организации и анализе множества переменных, полученных для каждого человека, в настоящее время имеет большой потенциал для управления КН.

Внедрение компьютеризированной истории болезни (CPR) в медицинских учреждениях представляет собой реальную возможность в этом отношении. Подробные медицинские данные, собранные с момента поступления пациента в больницу и на протяжении всей его или ее госпитализации, могут быть использованы для построения сводной оценки, объединяющей информацию из анамнеза пациента, клинических данных и результатов дополнительных исследований (особенно биологических и визуализирующих). Помимо структурированных данных, информацию, выраженную в текстовой форме, также можно рассматривать с использованием инновационных методологий искусственного интеллекта.

Отделение нейроваскулярной интенсивной терапии (ОИТН), к которому присоединено нейроваскулярное отделение (НВУ), существует в рамках Groupe Hospitalier Paris Saint-Joseph (GHPSJ) с 2006 года. В настоящее время в учреждении насчитывается более 700 стажировок в год для руководства IC, и эта цифра постоянно растет (600 в 2016 г., 727 в 2019 г.); В 2019 году 98% этих пациентов прошли УЗИНВ. Кроме того, ИТ-директор был развернут с 2014 года в учреждении, а в течение 2015 года - специально для неврологической и нейроваскулярной службы. Это дает учреждению возможность провести одноцентровое пилотное исследование для проверки вклада новых данных в сочетании с обычно используемыми простыми клиническими данными для оценки функционального прогноза пациентов с КН.

Целью этой первой ретроспективной работы является оценка интереса данных, доступных в CIO, и их обработки методами искусственного интеллекта для характеристики функционального прогноза пациентов с КН при поступлении и затем в процессе госпитализации.