多模态AI模型精准预测卒中预后
基于入院数据的人工智能模型在预测缺血性卒中后长期功能预后方面优于传统方法。
一项发表在medRxiv的预印本研究中,研究人员开发了一种多模态人工智能模型,仅利用入院时的非增强头部CT、病史和体格检查记录及结构化临床变量,预测急性缺血性卒中患者的改良Rankin量表结局。该模型在预测出院和90天时的功能独立(mRS 0-2)及全范围mRS方面,均优于现有风险评分。研究为早期精准预后提供了新工具,但尚未经过同行评审。
基于入院数据的人工智能模型在预测缺血性卒中后长期功能预后方面优于传统方法。
一项发表在medRxiv的预印本研究中,研究人员开发了一种多模态人工智能模型,仅利用入院时的非增强头部CT、病史和体格检查记录及结构化临床变量,预测急性缺血性卒中患者的改良Rankin量表结局。该模型在预测出院和90天时的功能独立(mRS 0-2)及全范围mRS方面,均优于现有风险评分。研究为早期精准预后提供了新工具,但尚未经过同行评审。