神经外科-脑血管病诊疗团队

中风是老百姓口中脑卒中的统称，脑卒中指的是因血供异常所引起的脑损伤，通常分为缺血性和出血性两大类，缺血性脑卒中即脑梗死，占70%以上。脑卒中是我国目前成年人群致死、致残的首位病因。一旦发生脑卒中，脑组织将产生不可逆的损伤，严重影响患者健康和生命安全，也给社会和家庭造成沉重的负担。具有高发病率，高致残率，高死亡率，高复发率和高经济负担，可谓“一人中风，全家发疯”。既然脑卒中如此可怕，会有很多读者存在疑问：我们该怎么办呢？如何预防脑卒中呢?脑卒中的危险因素有哪些？（1）高血压、糖尿病、高血脂、房颤、心脏瓣膜病、饮食习惯、肥胖、吸烟饮酒、体力活动不足、熬夜等，（2）有脑卒中相关的家族史。因此保持良好的生活习惯、积极控制危险因素尤为重要。脑卒中的预防有哪些？对于脑卒中而言，预防的意义是远远大于治疗的，减少脑卒中发病以及复发的关键就是做好预防工作。脑卒中的预防通常分为2个级别。一级预防是指脑卒中发生前对危险因素积极控制，包括生活习惯调整和药物调整，针对的是尚未发病的人群。其中：生活习惯调整包括：合理饮食、戒烟限酒、改善生活作息、增强体育锻炼等。药物控制包括通过药物对基础疾病进行干预，如对高血压、糖尿病、高血脂以及房颤等的药物干预。二级预防是针对已有脑卒中症状或已发生脑卒中的患者，避免再次发病，主要包括抗血小板药物的治疗降低血栓风险，以及对血管狭窄、动脉瘤、烟雾病等进行手术干预，从而预防脑卒中的再发。部分图片源于网络，仅供医学科普。

周围的人如果出现头痛伴呕吐、不能讲话、一侧肢体偏瘫这些症状，我们首先想到这个人是不是脑中风了。我们通常说的脑中风分为两种：脑出血和脑梗塞。脑出血是脑血管破裂后，血管内的血溢出到血管外，所以也有人称之为脑溢血，多为高血压引起，往往造成不可逆的损伤；脑梗塞是脑血管被血栓堵塞后脑组织缺血缺氧所致，如救治及时、措施得当，有可能预后良好。         如果有人出现上述偏瘫等症状，如何辨别是发生了脑出血还是脑梗塞了呢？在进行CT等检查前，并不是容易判断的。有高血压病史、起病急、头痛呕吐明显的，脑出血的可能性较大；血压不高、有房颤或心脏瓣膜置换病史者，脑梗死的可能性较大。但上述判断并不完全准确，一旦出现症状，需紧急联系120就医。一般情况下普通CT就可以确诊脑出血，确诊后根据出血的部位及出血量进行保守或手术治疗；但脑梗塞最初通过普通CT往往是检查不出来的，这时常需要结合患者症状、排除脑出血，进一步的MRI、脑血管CT（CTA）、脑血管造影（DSA）来明确诊断。明确为脑梗塞后，需尽早采取静脉溶栓、动脉溶栓、机械取栓等治疗方法，部分患者发现及时、来院及时、救治措施得当，可以得到改善。

经过上一期的介绍，相信大家对未破裂的颅内动脉瘤是否需要治疗有了初步了解。接下来我将带大家了解人工智能技术在颅内动脉瘤中的应用。近年来，人工智能技术在医疗领域得到了广泛的应用。基于人工智能的医疗机器人，医生可以在手术中控制机械臂，实现比人手更精细的操作；通过构建大规模知识图谱或通过机器学习和深度学习算法训练智能诊断系统，支持医生的临床决策。在颅内动脉瘤方面，人工智能技术主要应用于三个方面：临床决策支持、全流程辅助诊疗、健康管理。一、临床决策—破裂风险的综合评估在往期科普中我们了解到，颅内动脉瘤破裂与否是其危及生命的主要原因。因此，对其破裂风险的评估有助于辅助临床决策。随着技术的革新，通过深度学习神经网络等算法，对大量的动脉瘤图像进行处理，使算法具备检测图像上动脉瘤病变的能力（主要集中在MRA和CTA模式的图像上）。值得注意的是，越来越多的研究表明，动脉瘤的大小不是动脉瘤破裂风险的唯一指标。血压、动脉瘤的位置以及动脉瘤承载动脉的直径也与动脉瘤破裂的风险密切相关。二、辅助诊疗--个体化诊疗方案的制订换句话说，对动脉瘤患者的大量特征的学习衍生出一套算法，该算法有能力预测动脉瘤的生长、破裂、某些并发症的出现和预后。简单的固定评分模型不能将个体化差异纳入预测模型，而人工智能预测模型通过机器学习，结合个体的基本信息和疾病特征，建立个体化评估体系，通过不断完善和扩展个体化数据，提高个体评估和预测的准确性。但是，现有的预测动脉瘤破裂风险的模型存在一定的缺陷，因此，人工智能作为的是辅助手段而不是代替临床医生的角色。三、辅助诊疗--手术规划通过学习大量有经验的医生的临床决策和技术细节，该算法有能力做出临床诊疗规划或手术规划。在对动脉瘤及其载体动脉进行形态分析的基础上，该算法根据患者的临床资料对动脉瘤破裂的四个风险维度进行评估，并根据动脉瘤破裂风险评估的结果为每个患者的未破裂动脉瘤制定相应的治疗策略。四、健康管理--随访评估对于未破裂的颅内动脉瘤患者，如果被评估为破裂风险较低，动态随访的结果是其下一步管理策略的重要依据。目前，对同一动脉瘤病例的动态随访比较，一方面依靠医生的肉眼观察，另一方面依靠人工测量多时段的数据，然后比较其参数的变化。然而，由此作出的判断存在较大误差。人工智能辅助可以大大提高医生判断的准确性，使未破裂颅内动脉瘤的后续管理更简单、更规范、更准确。目前，人工智能在颅内动脉瘤诊治领域的研究和临床应用初露端倪，但由于数据的多样性、诊治场景的复杂性等因素，在高质量的临床数据集、临床价值验证等方面仍存在一定挑战。尽管如此，随着人工智能技术的不断发展，相信在算法训练的效率和算法的准确性上会有质的突破。参考文献：[1]李晓理,张博,王康,等.人工智能的发展及应用[J].北京工业大学学报,2020,46(6):8.[2]耿介文,张鸿祺.人工智能技术在颅内动脉瘤诊疗应用中的研究进展[J].中国脑血管病杂志,2021,18(7):5.[3]徐维维,彭沪,杨佳芳,等.人工智能在医疗健康领域的应用与发展前景分析[J].中国医疗管理科学,2019,9(5):5.图片部分来源于网络，仅供医学科普参考。