机器学习在脑卒中医学中的应用：进展、挑战和未来展望

doi:10.4103/1673-5374.382228

摘要/Abstract

摘要： https://orcid.org/0000-0003-1413-5945 (Mario Daidone)

Abstract: Stroke is a leading cause of disability and mortality worldwide, necessitating the development of advanced technologies to improve its diagnosis, treatment, and patient outcomes. In recent years, machine learning techniques have emerged as promising tools in stroke medicine, enabling efficient analysis of large-scale datasets and facilitating personalized and precision medicine approaches. This abstract provides a comprehensive overview of machine learning’s applications, challenges, and future directions in stroke medicine. Recently introduced machine learning algorithms have been extensively employed in all the fields of stroke medicine. Machine learning models have demonstrated remarkable accuracy in imaging analysis, diagnosing stroke subtypes, risk stratifications, guiding medical treatment, and predicting patient prognosis. Despite the tremendous potential of machine learning in stroke medicine, several challenges must be addressed. These include the need for standardized and interoperable data collection, robust model validation and generalization, and the ethical considerations surrounding privacy and bias. In addition, integrating machine learning models into clinical workflows and establishing regulatory frameworks are critical for ensuring their widespread adoption and impact in routine stroke care. Machine learning promises to revolutionize stroke medicine by enabling precise diagnosis, tailored treatment selection, and improved prognostication. Continued research and collaboration among clinicians, researchers, and technologists are essential for overcoming challenges and realizing the full potential of machine learning in stroke care, ultimately leading to enhanced patient outcomes and quality of life. This review aims to summarize all the current implications of machine learning in stroke diagnosis, treatment, and prognostic evaluation. At the same time, another purpose of this paper is to explore all the future perspectives these techniques can provide in combating this disabling disease.

Key words: cerebrovascular disease, deep learning, machine learning, reinforcement learning, stroke, stroke therapy, supervised learning, unsupervised learning

. 机器学习在脑卒中医学中的应用：进展、挑战和未来展望[J]. 中国神经再生研究(英文版), 2024, 19(4): 769-773.

Mario Daidone, Sergio Ferrantelli, Antonino Tuttolomondo. Machine learning applications in stroke medicine: advancements, challenges, and future prospectives[J]. Neural Regeneration Research, 2024, 19(4): 769-773.

参考文献

引言

NRR：意大利巴勒莫大学Mario Daidone团队总结机器学习在脑卒中诊断、治疗和预后评估中的意义

机器学习模型在图像分析、诊断脑卒中亚型、风险分层、指导医疗和预测患者预后方面表现出显著的准确性。尽管机器学习在脑卒中医学中具有巨大的潜力，但仍有几个挑战需要解决。其中包括对标准化和可互操作数据收集的需求、稳健的模型验证和概括，以及围绕隐私和偏见的道德考虑。此外，将机器学习模型集成到临床工作流程中并建立监管框架对于确保其在常规脑卒中护理中的广泛采用和影响至关重要。机器学习有望通过实现精确诊断、量身定制的治疗选择和改进的预后，彻底改变脑卒中医学。临床医生、研究人员和技术人员之间的持续研究和合作对于克服挑战和实现机器学习在中风护理中的全部潜力至关重要，最终提高患者的预后和生活质量。

来自意大利巴勒莫大学Mario Daidone团队认为，机器学习可以预测脑卒中的可能性，并识别出更容易患脑卒中的人。机器学习算法可以通过研究患者数据来识别风险因素并预测脑卒中的可能性。这些信息可以指导治疗决策，并有助于预防脑卒中。治疗计划和选择是机器学习可能有帮助的其他领域。例如，通过评估患者数据，机器学习算法可以帮助医生根据特定患者的特定特征和病史为其选择最佳疗法。这种方法可以带来更个性化和成功的治疗方案，从而改善患者的预后。机器学习有可能显著改善缺血性脑卒中患者的诊断、治疗和预后。随着技术的进步，可以期待机器学习在这种情况的管理中发挥越来越重要的作用。

文章在《中国神经再生研究（英文版）》杂志2024年4 月 4 期发表。

材料方法

讨论

特邀稿件

对特邀综述稿件的要求：

（1）需提前向编委会提交写作大纲，通过选题后，文章需在2个月内完成。

（2）全文不超过6000个单词，包括摘要，不包括参考文献，图和表格，出版后8-10个版面。

（3）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

摘要：非结构式， 250单词。

引言：

主体内容：

总结：

作者贡献：

利益冲突：

参考文献：采用 Journal of Neuroscience格式。

特邀述评类文章：观点、点评、研究亮点、给编辑的信等。

特邀观点栏目文章要求：

（1）观点文章为作者对神经再生领域某一热点问题的评论，有作者鲜明的观点和作者本人

对此科研过程的认识和总结。

（2）需提前向编委会提交写作大纲，通过选题后，文章需在2个月内完成。

（3）全文2000- 3000单词，包括参考文献，不需要图和表格，不需要摘要，出版后2个版面。

（4）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

主体内容：

参考文献：不超过 5条，采用Journal of Neuroscience格式。

特邀点评与研究亮点栏目文章要求：

（1）点评文章为点评在本刊发表的文章，研究亮点文章为点评国际优秀杂志近期或在线提前发表的前沿性的优秀文章。

（2）需提前向编委会提交写作大纲，通过选题后，文章需在2个月内完成。

（3）全文2000- 3000单词，包括参考文献，不需要图和表格，不需要摘要，出版后2个版面。

（4）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

主体内容：

利益冲突：

参考文献：不超过 5条，采用Journal of Neuroscience格式。

给编辑的信栏目文章要求：

（1）给编辑的信文章为读者对本刊已发表文章的来信反馈。

（2）全文1000- 2000单词，不包括参考文献，文章不需要摘要、图和表格，出版后1个版面。

（4）文章写作结构：

文题：不超过 90个字母，20个单词。

主体内容：

利益冲突：

参考文献：不超过 5条，采用Journal of Neuroscience格式。

文章快阅

延伸阅读

出版重点

《中国神经再生研究（英文版）》杂志为SCI、PubMed数据库收录的国际唯一一本专注神经再生领域研究的经同行评议的开放获取期刊，出版来自全球神经再生领域专业学者的前沿性基础研究及临床研究及转化医学、循证医学优秀的最新成果。

期刊出版来自于脑损伤与神经再生、脊髓损伤与神经再生、周围神经损伤与神经再生和神经退行性病与神经再生、神经影像与神经再生的相关研究。期刊关注神经损伤与再生过程中的轴突再生、突触生长、神经可塑性、神经修复和替代、神经移植等最新研究成果。尤其关注应用细胞治疗、基因治疗、生物因子治疗、药物治疗、手术治疗、康复治疗、物理疗法、组织工程、生物工程、生物材料、神经假体等干预性方法产生神经再生效果的相关研究。文章应清晰描述抑制神经元损伤、减轻神经元损伤的一系列变化，保护损伤神经元的过程、方法、程度与评价，突出从细胞分子水平以及分子生物学水平解释神经元损伤后以及预后再生的机制。

NRR杂志被国际重要数据库收录

科学引文索引（Science Citation Index Expanded，SCI）

美国国立医学图书馆（PubMed）

美国国立医学图书馆开放获取全文数据库（PubMed Central, PMC）

美国生物学文摘数据库（BIOSIS previews, BP）

美国《化学文摘》（Chemical Abstracts, CA）

Scopus荷兰《医学文摘库/医学文摘》（Excerpta Medica, EM）

波兰《哥伯尼索引》（Index of Copurnicus, IC）

OvidSP平台数据库

中国科学引文数据库（CSCD）

中国科技期刊数据库-统计源期刊（CSTPCD）

编委会

主编Editor-in-Chief

苏国辉院士（Kwok-fai So, Chair Professor and Head, Jessie Ho Professor in Neuroscience, Department of Anatomy, The University of Hong Kong）。

徐晓明教授（Xiao-ming Xu, Professor and Mari Hulman George Chair of Neurological Surgery, Scientific Director of Spinal Cord and Brain Injury Research Group, Indiana University School of Medicine）

联系方式：Email: szb@nrren.org 电话：+86 138 0499 8773

编委会成员

期刊编委队伍由国际神经再生领域著名学者、中国科学院院士、香港大学苏国辉教授和美国印第安纳大学徐晓明教授领导的由100多位国际神经再生优秀专家组成。共同致力于创办一本发表神经再生领域专业学术研究经同行严格评审的优秀学术期刊。

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