德中神经退行性疾病中心（DZNE）与波恩大学医院（Universitätsklinikum Bonn, UKB）血管神经科的研究人员正致力于开发一种基于人工智能（AI）的计算机模型，以协助医生治疗中风患者。该模型将作为数字辅助系统，预测患者在接受微创治疗（机械血栓切除术）后的长期结果和可能的并发症，从而帮助医生选择最佳治疗方案。目前，研究团队将开展一项概念验证研究，评估是否可以通过“德国中风登记处”的数据和额外的脑部影像实现这一目标。该项目采用了一种名为“群体学习”（Swarm Learning）的AI技术，在分布式医疗数据的安全分析方面开辟了新天地，并旨在为德国及其他地区的诊所建立一个协作网络。此外，CISPA亥姆霍兹信息安全中心也参与了这一项目，该项目由亥姆霍兹协会资助，金额达25万欧元。
中风表现为神经症状，例如语言障碍或瘫痪。最常见的原因是血栓：大脑血管中的堵塞物阻碍了血液流动，进而导致氧气供应中断。这种情况被称为“缺血性”中风。“在这种情况下，如果不迅速采取应对措施，每分钟都会有数百万个脑细胞死亡。这非常紧迫，时间就是大脑，正如人们所说。”DZNE科学家兼医生奥米德·希瓦尼博士（Dr. Omid Shirvani）解释道。
人工智能助力个性化医疗
可能的治疗措施包括药物溶解血栓或机械血栓切除术。后者是一种微创手术，通过特殊导管清除血管阻塞。“治疗方式的选择因具体情况而定，取决于诸如阻塞血管的大小等因素。在某一特定病例中，根据所有可用信息，血栓切除术是否有良好的成功前景？或者是否存在过高的并发症风险？我们希望开发一种基于人工智能的决策工具来协助进行这种评估。它旨在支持需要在中风事件中快速行动的医生。这是我们的长期目标。实际应用还需要一些时间，但我们希望为此奠定基础，并在当前项目中证明我们的方法确实可行。”希瓦尼表示。他强调：“我们不希望打造一个‘黑箱’，我们的计算机模型的预测必须能让医生理解，以便他们能够为个别患者做出明智的决定。也就是说，我们的AI需要具备所谓的‘可解释性’，并展示其评估所依据的特征。此外，必须制定明确的标准，以确保AI仅应用于其能够高可靠性评估的患者。”
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