远程医疗在卒中救治体系中的应用.pdf下载

weixin_39821526 2021-09-13 15:04:39

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摘要：人工智能在医疗风险预警领域应用广泛，机器学习（随机森林、SVM）用于疾病预测，深度学习（CNN、LSTM）应用于医学影像分析和时间序列预测，NLP技术处理病历文本。典型案例显示AI系统可提升诊断效率66.7%，降低VTE发生率30%。当前面临数据质量、伦理争议等挑战，未来趋势包括自主手术、个性化预警和多模态数据融合。随着技术优化和法规完善，AI医疗有望在2030年前实现更广泛临床应用。

NIHSS:美国国立卫生研究院卒中量表（National Institute of Health stroke scale，NIHSS）是神经内科的常用量表，是卒中规范化管理的常用工具。NIHSS评分是疾病严重程度的量化指标，临床研究中常用做替代终点，根据NIHSS评分对患者进行分层，指导临床决策。NIHSS评分内容包括：意识水平（意识水平、意识水平提问、意识水平指令）、凝视、视野、面瘫、上肢运动、下肢运动、肢体共济运动、感觉、语言、构音障碍、忽视。评分范围为0~42分0~1分：正常或近乎正常；

脑卒中后认知障碍（post-stroke cognitive impairment,PSCI）是指在卒中事件后出现并持续到6个月时仍存在的以认知损害为特征的临床综合征，以执行功能障碍、记忆障碍、注意障碍、定向力障碍、失语等为主要表现。流行病学调查显示，我国每年有超过200万的新发脑卒中病例。据报道，卒中后1个月内PSCI发生率较高，卒中患者发生认知障碍的风险是无卒中者的7.2倍。随着我国人口老龄化,卒中及卒中后认知障碍的发病率也在逐年增高。认知功能不仅影响脑卒中患者生活质量、功能预后，也与再发卒中密切相关。

促进脑卒中患者运动功能的恢复，优化康复策略，与个体化预测的挑战密切相关。经颅磁刺激（TMS）和脑电图（EEG）的联合应用已被证明能在个体水平上记录局部和网络反应。为阐明TMS-EEG评估卒中后运动恢复的潜力，作者对28例卒中患者用神经导航的TMS-EEG对患侧初级运动皮质(M1)进行了检测。在卒中后的早期（6.7±2.5天），TMS诱发的EEG反应在患侧M1区域上表现出两种明显不同的反应形态。在损伤较轻的患者中，TMS引起了分化和持续的EEG反应，并在两侧大脑半球均依次出现一系列偏转。这反映了在健康对照组中

卒中是临床常见的脑血管疾病之一，卒中发生后常引起患者神经及脑细胞损伤，除了肢体运动障碍外，经常伴随认知障碍，严重影响患者的康复进程。那么如何对卒中后认知障碍患者进行评估和筛查呢，下面就给大家介绍一些认知障碍评估的相关量表。(1)3～5 min 评估记忆障碍自评量表(AD8)，是识别早期痴呆的一项简单敏感的筛查工具, 常发给知情者自评。以≥2为认知损害的界限分值。简易认知评估量表(Mini...

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