AI în AVC acut: de la analiza imaginilor la sprijinirea deciziilor clinice

Inteligența artificială ar putea avea în îngrijirea pacienților cu accident vascular cerebral acut un rol mai larg decât analiza automată a imaginilor medicale, devenind un instrument de sprijin pentru estimarea prognosticului, alegerea tratamentului și prevenția secundară. Direcțiile actuale de cercetare sunt prezentate într-un material publicat la 11 august 2026 în EMJ Neurology, pe baza unei prezentări susținute la Congresul European Academy of Neurology (EAN) 2026.

Materialul, intitulat Advancing AI-Driven Clinical Decision Support in Acute Stroke, sintetizează prezentarea susținută de neurologul Susanne Wegener, de la University Hospital Zurich, în cadrul sesiunii „AI in Hospital Neurology”.

Mesajul central este că dezvoltarea unor algoritmi din ce în ce mai performanți nu va fi suficientă pentru integrarea inteligenței artificiale în practica neurologică. Calitatea datelor, relevanța clinică a variabilelor utilizate, transparența predicțiilor și încrederea medicilor vor fi la fel de importante.

AI și predicția recuperării după AVC

Una dintre aplicațiile analizate este estimarea prognosticului funcțional după un accident vascular cerebral. Materialul EMJ amintește rezultatele unui studiu publicat în 2023 în revista Stroke, în care neurologi cu experiență au fost comparați cu modele bazate pe rețele neuronale convoluționale în predicția scorului Rankin modificat la trei luni după trombectomie mecanică.

Atunci când au utilizat doar informațiile clinice, performanțele neurologilor și ale modelelor AI au fost apropiate. Adăugarea datelor imagistice a îmbunătățit predicțiile ambelor grupuri, însă modelele de deep learning au obținut per ansamblu rezultate mai bune decât experții.

În prezentarea de la EAN au fost discutate și date mai recente, încă nepublicate, bazate pe imagini CT angiografice. Potrivit materialului EMJ, și în aceste analize modelele AI au avut performanțe superioare în estimarea prognosticului, comparativ cu evaluarea realizată exclusiv de neurologi.

Algoritmii ar putea reduce o parte dintre variațiile evaluării umane

Unul dintre avantajele potențiale ale inteligenței artificiale este posibilitatea de a extrage automat caracteristici din imaginile CT care în prezent sunt evaluate manual, precum scorul ASPECTS, statusul circulației colaterale sau localizarea ocluziei.

Materialul atrage însă atenția și asupra modului în care medicii estimează prognosticul. În datele prezentate la congres, neurologii au avut tendința de a anticipa rezultate funcționale mai favorabile decât cele obținute ulterior de pacienți și de a supraestima efectele terapiilor de reperfuzie. Autorii consideră că astfel de observații susțin ideea utilizării AI ca instrument complementar deciziei clinice, nu ca înlocuitor al medicului.

Calitatea predicției depinde de datele folosite

O problemă importantă rămâne alegerea parametrilor pe baza cărora sunt antrenate modelele. Scorul Rankin modificat, utilizat frecvent pentru evaluarea rezultatelor după AVC, oferă o măsură generală a dizabilității, dar nu poate diferenția întotdeauna efectele AVC de alte evenimente sau afecțiuni care influențează starea pacientului.

În același timp, unele variabile relevante pentru medici – precum fragilitatea, declinul cognitiv sau antecedentele de accident vascular cerebral – nu sunt întotdeauna suficient reprezentate în modelele predictive. Integrarea unor astfel de informații ar putea contribui la dezvoltarea unor sisteme AI mai apropiate de procesul real de decizie clinică.

O posibilă aplicație: identificarea riscului de fibrilație atrială

Inteligența artificială este analizată și din perspectiva prevenției secundare. Un obiectiv important este identificarea pacienților care prezintă semne sugestive pentru un AVC cardioembolic, dar la care fibrilația atrială nu a fost încă documentată.

Potrivit materialului EMJ, modele de machine learning care utilizează imagistică cardiacă sau chiar electrocardiograme efectuate în ritm sinusal ar putea identifica semnale asociate unui risc crescut de apariție ulterioară a fibrilației atriale. O astfel de abordare ar putea permite selectarea mai eficientă a pacienților care necesită investigații și monitorizare suplimentară.

Autorii subliniază însă că sunt necesare studii clinice prospective pentru a demonstra că utilizarea acestor instrumente conduce efectiv la îmbunătățirea rezultatelor pacienților.

MAGIC, o bază europeană de date pentru cercetarea AI în AVC

Un alt proiect prezentat este consorțiul european MAGIC – Multicentre Acute ischemic stroke imaGIng and Clinical data –, creat pentru reunirea datelor clinice și imagistice provenite de la pacienți cu AVC ischemic tratați în mai multe centre europene.

Inițiativa, descrisă în 2025 în Frontiers in Neuroinformatics, a pornit cu date provenite din șapte centre europene și urmărește constituirea unor seturi de date suficient de mari și diverse pentru dezvoltarea și validarea unor modele de inteligență artificială.

Perspectiva prezentată în EMJ Neurology este astfel una în care AI nu înlocuiește judecata neurologului, ci poate deveni o sursă suplimentară de informație pentru prognostic, selecția tratamentului și prevenția unui nou accident vascular cerebral. Pentru trecerea de la performanța algoritmică la utilizarea clinică de rutină vor fi însă necesare validarea în populații diverse, predicții explicabile și, mai ales, demonstrarea unui beneficiu real pentru pacient.

⚠ Disclaimer: Informațiile prezentate de Medic24 au scop educativ și/sau informativ. Ele nu înlocuiesc consultul medical. Diagnosticul și tratamentul pot fi stabilite doar de un medic.