Надежный искусственный интеллект для улучшения результатов инсульта (TRUSTroke)

Инсульт является основной причиной смертности и инвалидности во всем мире. Клиническая проверка объяснимых и интерпретируемых решений искусственного интеллекта (ИИ), помогающих своевременно и персонализированно вести острую фазу инсульта, будет иметь большое значение, поскольку может значительно снизить уровень инвалидности пациентов. Кроме того, прогнозирование долгосрочных результатов является решающим фактором, поскольку оно может определить важные решения, такие как место выписки пациента. Более того, было продемонстрировано, что соблюдение рекомендаций по вторичной профилактике инсульта снижает вероятность рецидива инсульта, но в настоящее время только 40% пациентов соблюдают профилактическое лечение через 3 месяца после инсульта. Таким образом, результаты лечения пациентов могут улучшиться при наличии надлежащих пакетов коммуникации и взаимодействия с пациентами. ИИ может оказать существенное влияние на путь пациента, перенесшего инсульт, улучшая прогнозы и приводя к лучшему выбору стратегий вторичного инсульта, а также используя научно обоснованную информацию для повышения приверженности лечению и снижения сосудистых факторов риска.

Целью этого многоцентрового наблюдательного проспективного исследования является разработка и проверка инструментов на основе искусственного интеллекта для прогнозирования краткосрочных и долгосрочных результатов у пациентов с ишемическим инсультом. В частности, это исследование направлено на то, чтобы продемонстрировать точность моделей искусственного интеллекта в прогнозировании функционального исхода у пациентов с ишемическим инсультом, измеренного по шкале NIHSS (0-42) и mRS (0-6) при выписке из больницы, а также в 3, 6 и 12 лет. месяцев после выписки. Будут набраны потенциальные пациенты с ишемическим инсультом из 3 крупных европейских центров. Обучение и тестирование локальных моделей искусственного интеллекта будут проводиться с использованием данных о госпитализации, собранных в ходе стандартных процедур оказания помощи пациентам с инсультом, а также данных амбулаторного мониторинга из системы удаленного ухода на дому (приложение NORA) во время наблюдения после выписки. Эти локальные модели затем будут интегрированы в федеративную систему обучения, в которой участвующие больницы будут использовать только глобальную модель искусственного интеллекта, полученную на основе совокупного анализа всех локальных моделей. Отдельные локальные модели и исходные данные не передаются, что обеспечивает конфиденциальность и безопасность данных. Точность и эффективность проспективно оптимизированных моделей искусственного интеллекта при прогнозировании клинических результатов в течение 12-месячного периода наблюдения будут оцениваться и сравниваться с фактическими результатами пациентов.