【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