Applications of artificial intelligence in acute stroke imaging
Notice bibliographique
Résumé
Stroke remains a major global public health challenge, representing the second leading cause of death worldwide and a primary contributor to long-term disability. The paradigm “time is brain” underscores the importance of treating stroke patients within the critical window period, ideally within 60 min from symptom onset, to minimize damage and improve outcomes. The integration of artificial intelligence (AI) into stroke imaging has transformed diagnosis and management by increasing speed, accuracy, and efficiency. AI algorithms have been trained to detect acute stroke, assess hemorrhage, detect and quantify midline shifts, calculate automated Alberta Stroke Program Early Computed Tomography Scores, and identify dense middle cerebral artery on non-contrast computed tomography (CT) as well as large vessel occlusions on CT angiograms, with high sensitivity and specificity. AI also aids in treatment guidance and outcome monitoring. This review provides insights into AI applications in acute stroke imaging, including its role in early detection, screening, triage and prioritization, automated image analysis, workflow optimization, and system integration. Despite its benefits, AI adoption faces challenges such as clinical validation, ethical considerations, and integration into existing workflows. Future developments depend on large, diverse, and well-annotated datasets to train more robust AI systems capable of guiding treatment strategies and improving patient outcomes. The seamless integration of cloud-based AI solutions with telereporting platforms has the potential to revolutionize stroke care by enabling rapid, high-quality radiologic interpretation, even in remote locations.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».