Klinisches Ergebnis nach Schlaganfall mit maschinellem Lernen besser vorhersehen

Der klinische Verlauf eines akuten ischämischen Schlaganfalls mit großem Gefäßverschluss (LVO) ist ein multifaktorieller Prozess, der von verschiedenen prognostischen Faktoren bestimmt wird. Japanische Neurologen wollten diesen Prozess durch künstliche Intelligenz modellieren und damit das langfristige klinische Ergebnis vor der endovaskulären Behandlung vorhersagen sowie diese Methode mit anderen etablierten Bewertungsskalen vergleichen.

Fazit

Modelle, basierend auf maschinellem Lernen, in die mehrere klinischen Variablen vor der Behandlung einbezogen werden, können durch die bislang entwickelten Scoringmethoden das klinische Outcome von Schlaganfallpatienten mit LVO der anterioren Zirkulation und bei denen eine mechanische Thrombektomie durchgeführt wird, besser vorhersagen.

Publication History

Article published online:
06 May 2020