【摘要】目的:探讨基于人工智能的自动 ASPECTS 评分在急性卒中(acute cerebral infarction,ACI)患者静脉溶栓评估中的实际临床应 用价值。方法:选取 2021 年 1 月—2022 年 6 月于南昌大学第二附属医院接受静脉溶栓治疗的 ACI 病例 165 例,3 个月后根据改良 Rankin 量表 评分将纳入患者分为预后良好组(n=58)和预后不良组(n=39)。收集两组患者的临床资料,经人工智能软件评估基于 CT 的自动 ASPECTS 评 分及以 DWI 高信号作为梗死核心标准获得的 DWI ASPECTS 评分,将自动 ASPECTS 与 DWI ASPECTS 评分法进行组内相关系数与 Kappa 分析。 比较两组的基线资料及自动 ASPECTS 评分有无差异,Logistic 回归分析影响 ACI 患者预后不良的危险因素,应用受试者工作特征(ROC)曲线分 析自动 ASPECTS 评分对 ACI 患者预后的预测价值。结果:基于人工智能的 ASPECTS 与由医师经验判断的 DWI-ASPECTS 之间的 ICC=0.923(P < 0.001)。将人工智能 ASPECTS 评分与 DWI ASPECTS 进行一致性检验,结果显示一致性较好(Kappa=0.630)。两组患者的年龄、入院时 NHISS 评分及自动 ASPECTS 评分与预后不良组患者相比差异有统计学意义(P < 0.05)。Logistic 回归分析显示,自动 ASPECTS 评分及年龄是影响 ACI 患者预后不良的独立危险因素(P < 0.05)。自动 ASPECTS 评分预测 ACI 预后不良的曲线下面积(AUC)为 0.775(P < 0.05)。结论:基于人 工智能的自动 ASPECTS 与 DWI ASPECTS 有较高的一致性,且 ASPECTS 评分对静脉溶栓的预后具有较好的评估价值,值得推广应用。
【关键词】Alberta 卒中项目早期 CT 评分;人工智能;缺血性卒中;静脉溶栓;预后