The Role of Artificial Intelligence in Stroke Imaging in Emergency Settings: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Rapid and accurate interpretation of neuroimaging is critical in acute stroke, but variability among human readers and the urgency of clinical workflows pose major challenges. Artificial intelligence (AI) has emerged as a promising adjunct in emergency stroke imaging, with the potential to enhance detection, scoring, and prognostication. We systematically reviewed the role of AI in this context, focusing on diagnostic performance, workflow feasibility, and implementation across key imaging modalities. A systematic search of PubMed, Scopus, Web of Science, and Cochrane CENTRAL was conducted from inception to August 20, 2025, following Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines. Eligible studies were original English-language research that applied AI to emergency stroke imaging. Data were extracted on study design, population, imaging modality, AI architecture, performance metrics, workflow aspects, and interpretability, with study quality assessed using the Checklist for Artificial Intelligence in Medical Imaging (CLAIM). Nine studies met the inclusion criteria. AI models achieved high accuracy for intracranial hemorrhage (ICH) detection on non-contrast computed tomography (NCCT) scans, with area under the curve (AUC) values up to 0.98. Real-world analyses reported balanced accuracy around 0.93 with near-real-time processing. Automated Alberta Stroke Program Early CT Score (ASPECTS) grading demonstrated almost perfect agreement with expert consensus (κ up to 0.90), outperforming individual radiologists in the hyperacute phase. Ischemic lesion detection using convolutional neural networks (CNNs) applied to magnetic resonance imaging (MRI) and computed tomography angiography (CTA) achieved accuracies of 83-86%. Symmetry-based methods further improved performance, though limitations were noted in posterior circulation strokes. Prognostic models integrating imaging and clinical data yielded moderate-to-good performance (AUC 0.79-0.91), with multimodal deep learning outperforming single-modality or clinical-only models. Workflow studies reported AI processing times of 2-4 minutes, although data transfer and system integration remained key bottlenecks. Interpretability tools, such as Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) and Shapley Additive Explanations (SHAP), have enhanced transparency in several studies. Overall, AI demonstrates strong diagnostic and workflow potential in emergency stroke imaging, particularly for ICH detection, automated ASPECTS, and large vessel occlusion (LVO) alerts. Multimodal and transformer-based approaches show promise for outcome prediction and lesion segmentation, but further external validation and seamless integration into clinical workflows are required. AI is best positioned as a supportive tool to augment, rather than replace, clinical expertise in acute stroke care.
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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 | 0,013 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».