Neurology：人工智能跨学科突破：无症状的脑血管病变，可有效预测未来脑卒中
2021-08-14 Freeman MedSci原创
偶然发现的SBI和WMD很常见，与随后的症状性卒中风险增加有关
无症状的（silent）的脑血管病（SCD）由沉默的脑梗塞（SBI）和白质病（WMD）组成，通常在常规临床护理中获得的神经影像扫描中偶然发现。SBI被认为在病理生理上与临床上明显的中风相似或相同，但发生在临床上不太明确的大脑部位的梗塞位置。基于筛选队列的流行病学研究表明，SBI远比典型的心血管危险因素更常见。在经过筛选的队列中，这些影像学发现是未来中风和痴呆的强大、独立的风险因素。然而，在常规护理中发现它们的意义尚不清楚。 对于这两种形式的无症状的脑血管疾病，目前还没有被证实的预防治疗方法，也没有关于启动改变危险因素疗法的指南。虽然美国心脏协会/美国中风协会（AHA/ASA）已将SBI确定为中风预防新研究的重点，但对SBI和WMD的研究还存在严重的挑战。 常规护理中没有进行无症状的脑血管疾病的筛查。当这些病变在神经影像学中被偶然发现时，患者可能不会被告知他们有SBI。 事实上，SBI或WMD没有ICD-9编码，而且一般不包括在病人的问题清单或电子健康记录（EHR）的结构化字段中。这大大阻碍了对这些情况的研究。 在以前的工作中，藉此，Tufts大学的David M Kent等人开发了一种
作者：Freeman
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