神經(jīng)外科-腦血管病診療團隊

中風是老百姓口中腦卒中的統(tǒng)稱，腦卒中指的是因血供異常所引起的腦損傷，通常分為缺血性和出血性兩大類，缺血性腦卒中即腦梗死，占70%以上。腦卒中是我國目前成年人群致死、致殘的首位病因。一旦發(fā)生腦卒中，腦組織將產(chǎn)生不可逆的損傷，嚴重影響患者健康和生命安全，也給社會和家庭造成沉重的負擔。具有高發(fā)病率，高致殘率，高死亡率，高復(fù)發(fā)率和高經(jīng)濟負擔，可謂“一人中風，全家發(fā)瘋”。既然腦卒中如此可怕，會有很多讀者存在疑問：我們該怎么辦呢？如何預(yù)防腦卒中呢?腦卒中的危險因素有哪些？（1）高血壓、糖尿病、高血脂、房顫、心臟瓣膜病、飲食習慣、肥胖、吸煙飲酒、體力活動不足、熬夜等，（2）有腦卒中相關(guān)的家族史。因此保持良好的生活習慣、積極控制危險因素尤為重要。腦卒中的預(yù)防有哪些？對于腦卒中而言，預(yù)防的意義是遠遠大于治療的，減少腦卒中發(fā)病以及復(fù)發(fā)的關(guān)鍵就是做好預(yù)防工作。腦卒中的預(yù)防通常分為2個級別。一級預(yù)防是指腦卒中發(fā)生前對危險因素積極控制，包括生活習慣調(diào)整和藥物調(diào)整，針對的是尚未發(fā)病的人群。其中：生活習慣調(diào)整包括：合理飲食、戒煙限酒、改善生活作息、增強體育鍛煉等。藥物控制包括通過藥物對基礎(chǔ)疾病進行干預(yù)，如對高血壓、糖尿病、高血脂以及房顫等的藥物干預(yù)。二級預(yù)防是針對已有腦卒中癥狀或已發(fā)生腦卒中的患者，避免再次發(fā)病，主要包括抗血小板藥物的治療降低血栓風險，以及對血管狹窄、動脈瘤、煙霧病等進行手術(shù)干預(yù)，從而預(yù)防腦卒中的再發(fā)。部分圖片源于網(wǎng)絡(luò)，僅供醫(yī)學科普。

周圍的人如果出現(xiàn)頭痛伴嘔吐、不能講話、一側(cè)肢體偏癱這些癥狀，我們首先想到這個人是不是腦中風了。我們通常說的腦中風分為兩種：腦出血和腦梗塞。腦出血是腦血管破裂后，血管內(nèi)的血溢出到血管外，所以也有人稱之為腦溢血，多為高血壓引起，往往造成不可逆的損傷；腦梗塞是腦血管被血栓堵塞后腦組織缺血缺氧所致，如救治及時、措施得當，有可能預(yù)后良好。?????????如果有人出現(xiàn)上述偏癱等癥狀，如何辨別是發(fā)生了腦出血還是腦梗塞了呢？在進行CT等檢查前，并不是容易判斷的。有高血壓病史、起病急、頭痛嘔吐明顯的，腦出血的可能性較大；血壓不高、有房顫或心臟瓣膜置換病史者，腦梗死的可能性較大。但上述判斷并不完全準確，一旦出現(xiàn)癥狀，需緊急聯(lián)系120就醫(yī)。一般情況下普通CT就可以確診腦出血，確診后根據(jù)出血的部位及出血量進行保守或手術(shù)治療；但腦梗塞最初通過普通CT往往是檢查不出來的，這時常需要結(jié)合患者癥狀、排除腦出血，進一步的MRI、腦血管CT（CTA）、腦血管造影（DSA）來明確診斷。明確為腦梗塞后，需盡早采取靜脈溶栓、動脈溶栓、機械取栓等治療方法，部分患者發(fā)現(xiàn)及時、來院及時、救治措施得當，可以得到改善。

經(jīng)過上一期的介紹，相信大家對未破裂的顱內(nèi)動脈瘤是否需要治療有了初步了解。接下來我將帶大家了解人工智能技術(shù)在顱內(nèi)動脈瘤中的應(yīng)用。近年來，人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用?；谌斯ぶ悄艿尼t(yī)療機器人，醫(yī)生可以在手術(shù)中控制機械臂，實現(xiàn)比人手更精細的操作；通過構(gòu)建大規(guī)模知識圖譜或通過機器學習和深度學習算法訓練智能診斷系統(tǒng)，支持醫(yī)生的臨床決策。在顱內(nèi)動脈瘤方面，人工智能技術(shù)主要應(yīng)用于三個方面：臨床決策支持、全流程輔助診療、健康管理。一、臨床決策—破裂風險的綜合評估在往期科普中我們了解到，顱內(nèi)動脈瘤破裂與否是其危及生命的主要原因。因此，對其破裂風險的評估有助于輔助臨床決策。隨著技術(shù)的革新，通過深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，對大量的動脈瘤圖像進行處理，使算法具備檢測圖像上動脈瘤病變的能力（主要集中在MRA和CTA模式的圖像上）。值得注意的是，越來越多的研究表明，動脈瘤的大小不是動脈瘤破裂風險的唯一指標。血壓、動脈瘤的位置以及動脈瘤承載動脈的直徑也與動脈瘤破裂的風險密切相關(guān)。二、輔助診療--個體化診療方案的制訂換句話說，對動脈瘤患者的大量特征的學習衍生出一套算法，該算法有能力預(yù)測動脈瘤的生長、破裂、某些并發(fā)癥的出現(xiàn)和預(yù)后。簡單的固定評分模型不能將個體化差異納入預(yù)測模型，而人工智能預(yù)測模型通過機器學習，結(jié)合個體的基本信息和疾病特征，建立個體化評估體系，通過不斷完善和擴展個體化數(shù)據(jù)，提高個體評估和預(yù)測的準確性。但是，現(xiàn)有的預(yù)測動脈瘤破裂風險的模型存在一定的缺陷，因此，人工智能作為的是輔助手段而不是代替臨床醫(yī)生的角色。三、輔助診療--手術(shù)規(guī)劃通過學習大量有經(jīng)驗的醫(yī)生的臨床決策和技術(shù)細節(jié)，該算法有能力做出臨床診療規(guī)劃或手術(shù)規(guī)劃。在對動脈瘤及其載體動脈進行形態(tài)分析的基礎(chǔ)上，該算法根據(jù)患者的臨床資料對動脈瘤破裂的四個風險維度進行評估，并根據(jù)動脈瘤破裂風險評估的結(jié)果為每個患者的未破裂動脈瘤制定相應(yīng)的治療策略。四、健康管理--隨訪評估對于未破裂的顱內(nèi)動脈瘤患者，如果被評估為破裂風險較低，動態(tài)隨訪的結(jié)果是其下一步管理策略的重要依據(jù)。目前，對同一動脈瘤病例的動態(tài)隨訪比較，一方面依靠醫(yī)生的肉眼觀察，另一方面依靠人工測量多時段的數(shù)據(jù)，然后比較其參數(shù)的變化。然而，由此作出的判斷存在較大誤差。人工智能輔助可以大大提高醫(yī)生判斷的準確性，使未破裂顱內(nèi)動脈瘤的后續(xù)管理更簡單、更規(guī)范、更準確。目前，人工智能在顱內(nèi)動脈瘤診治領(lǐng)域的研究和臨床應(yīng)用初露端倪，但由于數(shù)據(jù)的多樣性、診治場景的復(fù)雜性等因素，在高質(zhì)量的臨床數(shù)據(jù)集、臨床價值驗證等方面仍存在一定挑戰(zhàn)。盡管如此，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，相信在算法訓練的效率和算法的準確性上會有質(zhì)的突破。參考文獻：[1]李曉理,張博,王康,等.人工智能的發(fā)展及應(yīng)用[J].北京工業(yè)大學學報,2020,46(6):8.[2]耿介文,張鴻祺.人工智能技術(shù)在顱內(nèi)動脈瘤診療應(yīng)用中的研究進展[J].中國腦血管病雜志,2021,18(7):5.[3]徐維維,彭滬,楊佳芳,等.人工智能在醫(yī)療健康領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展前景分析[J].中國醫(yī)療管理科學,2019,9(5):5.圖片部分來源于網(wǎng)絡(luò)，僅供醫(yī)學科普參考。