Модель раннего предупреждения неблагоприятных исходов после эндоваскулярного интервенционного лечения внутричерепной аневризмы

Эндоваскулярное лечение стало одним из основных методов лечения внутричерепных аневризм. Неблагоприятные исходы во время наблюдения включали рецидив аневризмы и длительную неполную окклюзию, что приводило к высокому риску повторного кровотечения и повторного лечения. Предыдущие исследования пытались предсказать исходы аневризм после эндоваскулярного лечения на основе характеристик аневризмы, включая морфологию, степень эмболизации и т. д., но выводы были противоречивыми. Гемодинамика аневризм и материнской артерии играла большую роль в прогнозировании результатов эндоваскулярного лечения. Исследователи также обнаружили, что результаты определялись многими факторами, при этом нельзя игнорировать демографию, клинические показатели, методы лечения и выбор материалов, а механизм неблагоприятных результатов визуализации следует исследовать с использованием больших выборок клинических случаев и многочисленных переменных. параметры. Предварительный эксперимент следователей подтвердил, что технология искусственного интеллекта может удовлетворить требования к расчетам для глубокого анализа и анализа больших выборок данных. Целью этого исследования является использование модели глубокого обучения для выявления соответствующих факторов и весов риска, создания стабильной и точной модели прогнозирования, а затем включения проспективного исследования для проверки модели. Результаты будут очень полезны для точного прогнозирования неблагоприятных исходов, таких как рецидив и длительная неокклюзия после эндоваскулярного лечения, а также помогут улучшить терапевтическую стратегию и избежать факторов риска. Кроме того, возникновение ишемических или геморрагических осложнений во время наблюдения может повлиять на окончательный результат наблюдения, поэтому анализ был включен в качестве одного из исходных событий для оценки прогноза после вмешательства.