L'algorithme aide des médecins à évaluer si les patients de rappe sont des candidats pour la procédure caillot-retirante

Un algorithme développé par le corps enseignant au centre de la Science de santé d'Université du Texas à Houston (UTHealth) peut aider des médecins en dehors de des centres importants de traitement des accidents vasculaires cérébraux à évaluer si un patient souffrant de la rappe ischémique tirerait bénéfice d'une procédure d'endovasculaire pour retirer un caillot bloquant une artère.

Les résultats de leur étude clinique utilisant l'algorithme étaient aujourd'hui en ligne publié dans la rappe de tourillon.

Le thrombectomy d'endovasculaire est une procédure qui concerne fileter un cathéter par l'artère fémorale dans la patte complètement au cerveau, où le caillot peut être retiré mécaniquement. Depuis 2015, les études l'ont montré que peut améliorer des résultats pour des patients de rappe, mais seulement si la quantité de tissu cérébral qui a été blessé est minimale au moment de la demande de règlement.

Malheureusement, neuroimaging avancé pour trouver dans des heures si un patient est un candidat pour la demande de règlement est limité à la perfusion émergente d'imagerie par résonance magnétique ou (CT) de tomodensitométrie. Que le genre de technologie et les compétences ne sont pas tout au plus les hôpitaux de communauté et primaires procurables frottez les centres.

Avec le thrombectomy d'endovasculaire, nous avons maintenant une demande de règlement pour la rappe ischémique qui est réellement révolutionnaire. Elle nous permet de prendre des patients de rappe de handicap sévère et de les retourner presque à une vie normale. Malheureusement, les techniques d'imagerie avancées employées actuel pour recenser que les patients bénéficient de cette procédure ne sont pas largement - l'extérieur procurable de grands hôpitaux de transfert. Comme résultat, la plupart des patients de rappe n'ont pas accès à l'examen critique directive directive pour ces demandes de règlement. »

Sunil A. Sheth, DM, auteur correspondant et professeur adjoint de la neurologie avec la Faculté de Médecine de McGovern chez UTHealth

Dans la réaction, Sheth et Luca Giancardo, PhD, auteur supérieur et professeur adjoint à l'école d'UTHealth de l'informatique biomédicale, ont développé un outil d'apprentissage automatique qui pourrait être appliqué avec a largement - technique d'imagerie procurable, angiogramme de CT. L'outil peut analyser des images automatiquement « en apprenant » les configurations subtiles d'image qui peuvent être employées comme proxy pour autre plus avancé, mais non facilement disponible, des modalités d'imagerie telles que la perfusion de CT. L'architecture d'apprentissage automatique, DeepSymNet appelé, a été développée chez UTHealth.

Pour vérifier l'outil, l'équipe de recherche a recensé des patients dans leur Bureau d'ordre de rappe qui avait souffert une rappe ou a eu les conditions qui ont imité la rappe.

Des 224 qui ont eu la rappe, 179 ont eu les vaisseaux sanguins cérébraux qui ont été bloqués. L'algorithme de DeepSymNet a appris à recenser ces obstructions des images d'angiogramme de CT, et a formé le logiciel pour employer ces mêmes images pour définir l'endroit du cerveau qui était mort, utilisant des échographies de perfusion de CT acquises par concurrent comme « étalon-or. »

« L'avantage est vous ne doivent pas être à un dispensaire scolaire ou à un hôpital tertiaire de soins pour déterminer si cette demande de règlement bénéficierait le patient. Et le meilleur de tous, angiogramme de CT est déjà très utilisé pour des patients présentant la rappe, » Sheth a dit.