The impact of artificial intelligence on large vessel occlusion stroke detection and management: A systematic review meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Stroke remains the second leading cause of death worldwide, with many survivors facing significant disabilities. In acute stroke care, the timeless adage 'Time is brain' underscores the vital need for quick action. Innovative Artificial Intelligence (AI) technology potentially enables swift detection and management of acute ischemic strokes, revolutionizing acute stroke care towards enhanced automation. Methods: The study is registered with Prospero under CRD42024496716 and adheres to the Problem, Intervention, Comparison, and Outcomes framework (PICO). The analysis used Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. We searched Embase, PubMed, DBLP, Google Scholar, IEEE Xplore, Cochrane database, IEEE, Web of Science, ArXiv, MedRxiv, and Semantic Scholar. The articles included were published between 2019 and 2023. Out of 1528 articles identified, thirty-seven met the inclusion criteria. Results: We compared AI-augmented Large Vessel Occlusion (LVO) detection and non-AI LVO detection in various patient processing times related to emergent endovascular therapy in acute ischemic strokes. Triage Time, Door-to-Intervention Notification Time (INR), and Door-to -Arterial Puncture Time revealed an odds ratio (OR) of 0.39 (95 % CI: 0.29–0.54, p < 0.001), 0.30 (95 % CI: 0.21–0.42, p < 0.001), and 0.50 (95 % CI: 0detection 0.30–0.82, p = 0.007), respectively – all of which had negligible heterogeneity (I^2 = 0). CT-to-Puncture-Time and Door-to-CTA-Time yielded an OR of 0.57 (95 % CI: 0.31–1.04, p = 0.065) and 0.77 (95 % CI: 0.37–1.60, p = 0.489), respectively – both of which had negligible heterogeneity (I^2 = 0). The Last Known Well (LWK) to Time of Arrival resulted in an OR of 1.15 (95 % CI: 0.83–1.59, p = 0.409, I^2 = 0). AI stroke detection sensitivity OR of 0.91 (95 % CI: 0.88–0.95, p < 0.001) should be interpreted with potential heterogeneity in mind (I^2 = 69.3). National Institute of Health score (NIHSS) mean of 16.20 (95 % CI: 14.96–17.45, p = 0.001, I^2 = 0). Patient Transfer-Times between primary and comprehensive stroke centers generated an OR of 0.98 (95 % CI: 0.73–1.32, p = 893, I^2 = 0). Similarly, Door-in-Door-Out Time (DIDO) had an OR of 1.19 (95 % CI: 0.21–6.88, p = 0.848) and low heterogeneity (I^2 = 5.1). The results indicated significant differences across several parameters between the AI augmentation and non-AI groups. Conclusion: Our findings highlight how AI augments healthcare providers' ability to detect and manage strokes swiftly and accurately within acute care settings. As these technologies progress, healthcare organizations mature, and AI becomes more integrated into healthcare systems, longitudinal studies are critical in evaluating its impact on workflow efficiency, cost-effectiveness, and clinical outcomes.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».