意大利巴勒莫大学Mario Daidone团队总结机器学习在脑卒中诊断、治疗和...
意大利巴勒莫大学Mario Daidone团队总结机器学习在脑卒中诊断、治疗和预后评估中的意义
机器学习模型在图像分析、诊断脑卒中亚型、风险分层、指导医疗和预测患者预后方面表现出显著的准确性。尽管机器学习在脑卒中医学中具有巨大的潜力，但仍有几个挑战需要解决。其中包括对标准化和可互操作数据收集的需求、稳健的模型验证和概括，以及围绕隐私和偏见的道德考虑。此外，将机器学习模型集成到临床工作流程中并建立监管框架对于确保其在常规脑卒中护理中的广泛采用和影响至关重要。机器学习有望通过实现精确诊断、量身定制的治疗选择和改进的预后，彻底改变脑卒中医学。临床医生、研究人员和技术人员之间的持续研究和合作对于克服挑战和实现机器学习在中风护理中的全部潜力至关重要，最终提高患者的预后和生活质量。
来自意大利巴勒莫大学Mario Daidone团队认为，机器学习可以预测脑卒中的可能性，并识别出更容易患脑卒中的人。机器学习算法可以通过研究患者数据来识别风险因素并预测脑卒中的可能性。这些信息可以指导治疗决策，并有助于预防脑卒中。治疗计划和选择是机器学习可能有帮助的其他领域。例如，通过评估患者数据，机器学习算法可以帮助医生根据特定患者的特定特征和病史为其选择最佳疗法。这种方法可以带来更个性化和成功的治疗方案，从而改善患者的预后。机器学习有可能显著改善缺血性脑卒中患者的诊断、治疗和预后。随着技术的进步，可以期待机器学习在这种情况的管理中发挥越来越重要的作用。
文章在《中国神经再生研究（英文版）》杂志2024年4 月 4 期发表。
文章来源：Daidone M, Ferrantelli S, Tuttolomondo A (2024) Machine learning applications in stroke medicine: advancements, challenges, and future prospectives. Neural Regen Res 19(4):769-773. doi.org/10.4103/1673-5374.382228
