将人工智能融入卒中分诊
作者：布莱恩·斯内林（Brian Snelling）、菲利佩·德洛斯里奥斯（Felipe De Los Rios, MD）
在第二集中，两位卒中神经科专家探讨了人工智能如何加速卒中检测、优化工作流程并重新定义现代卒中护理中的协作模式。
在卒中治疗的不断演变格局中，影像学、干预手段和数字技术的进步持续拓展患者的可能性边界。在这期专题小组讨论系列中，神经外科医生布莱恩·斯内林医学博士和神经科医生菲利佩·德洛斯里奥斯医学博士分享了他们在佛罗里达南部浸信会健康机构领先卒中项目中的专业知识，探索脑血管和血管内护理的最前沿进展。
通过五场聚焦式对话，他们讨论了塑造急性卒中管理的重大变革——从扩大取栓术适应症、将人工智能整合到临床工作流程，到神经保护剂的应用前景、现代康复与预防策略，以及卒中护理系统的优化。他们的见解深入揭示了数据驱动创新如何全方位改善卒中治疗各阶段的患者预后。
在本次讨论中，德洛斯里奥斯阐述了基于AI的工具（如RapidAI、Viz.ai和CINA Stroke）如何通过实时识别大血管闭塞、出血和ASPECTS评分，正在改变急性护理。作为佛罗里达浸信会健康机构的神经科医生、艾尔玛·巴斯卒中神经学冠名教授兼卒中项目主任，德洛斯里奥斯描述了这些系统如何实现警报自动化、加速团队启动，未来甚至可能指导院前分诊。
斯内林担任马库斯神经科学研究所的脑血管和血管内神经外科主任及卒中项目主任，他讨论了这些平台如何成为佛罗里达南部浸信会健康机构卒中协调的核心，连接各医院站点的影像与通信系统。两人共同强调，有意义地整合人工智能能显著减少治疗延误、改善协作效率，并确保整个区域网络的及时干预。
经编辑以提高清晰度。
菲利佩·德洛斯里奥斯医学博士： 人工智能已深度融入我们的日常诊疗流程。我们不仅将其用于影像分析，还应用于病历记录和决策支持。在卒中护理中，AI能自动检测大血管闭塞、颅内出血，甚至协助评估ASPECTS评分——这一步骤如今尤为重要，因为我们正在治疗更多具有大面积梗死核心的患者。这些系统使卒中和血管内团队得以更早启动。在放射科医生完成最终报告或神经科医生评估完患者之前，AI警报就可能触发，让所有人员提前准备。节省的时间直接转化为更好的治疗效果——因为对卒中而言，时间就是大脑。
除当前应用外，AI在院前场景中具有巨大潜力。想象一下，救护车或调度系统内置环境监听工具，能识别与卒中相关的言语模式，随后指导急救人员完成大血管闭塞筛查。这些技术可实时评估卒中概率，并在患者到达前预先警报医院。我们虽未完全实现这一目标，但方向已然明确，且这些能力正快速演进，令人振奋。
布莱恩·斯内林医学博士： 我们在佛罗里达南部浸信会健康机构全系统部署了Viz.ai，积累了丰富经验。例如在博卡拉顿区域医院，我们利用它协调两个主要卒中中心及独立急诊科的护理。该技术充当通信骨干——检测大血管闭塞或灌注不匹配后，自动通知相关临床医生。这种即时通知让我们的神经介入和卒中团队能在放射科完成读片前，就与转诊医院的急诊医生取得联系，收集细节并加速患者转院。
其益处远超速度提升。这些平台强制实施标准化、精简化的工作流程，确保关键人员始终被纳入协作。它们还包含动脉瘤和脑出血检测模块，可量化出血量并进一步减少延误。近期一个案例尤为突出：一名ICU护士出现蛛网膜下腔出血，我们的AI软件立即标记异常。警报在急诊医生或放射科医生看到影像前就送达卒中护士，实现团队快速动员。这类自动化不仅节省分钟——它拯救生命。
菲利佩·德洛斯里奥斯医学博士： 正是如此，随着系统持续演进，它们很可能从检测阶段延伸至预测性分析和预后建模。AI辅助影像、通信与临床决策支持的结合，正在重塑我们管理急性卒中的每一步——从首次扫描到血管造影室。
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