AI研究助解读中风康复个体差异

奥克兰大学(University of Auckland)的一项在研项目发现,中风前大脑的健康状况,或许能解释为何病情相似的中风患者康复效果却大不相同。

研究人员正将人工智能(AI)与MRI脑部扫描结合,希望开发出能帮助医生更早预测康复情况、为中风患者量身定制康复方案的工具。

项目由拥有丰富IT背景的博士生Simi Sasidharan牵头,利用先进的图像处理技术,研究中风前后脑部状况如何影响康复过程。

研究发现,单靠中风造成的损伤本身并不能说明全部问题——即便病灶大小相近、位于大脑同一区域,患者的康复结果也可能相差很大。

脑部健康状况是关键因素

医学影像研究生部主任、高级讲师Sibusiso Mdletshe博士表示,这些发现有助于研究人员更好地理解影响中风后康复的因素。

患者的脑部病灶可能相似,但大脑本身的健康状况却不同。我们发现,大脑的健康状况在决定中风后大脑如何反应方面相当重要。——Sibusiso Mdletshe博士

该项目汇集了医学影像、人工智能和神经病学领域的专业力量。研究团队利用数百名中风患者的MRI扫描数据,绘制受影响脑通路的详细三维图谱,并训练AI模型识别可能预示康复情况的规律。

Mdletshe说:「简单来说,AI帮助我们更好地理解患者脑部中风病灶内部发生的情况,让我们能绘制出病灶的活动方式,以及它未来可能如何影响患者的康复。」

与美国研究团队合作

该研究分析了来自美国波士顿麻省总医院(Massachusetts General Hospital)「中风运动康复研究」(Stroke Motor Rehabilitation and Recovery Study)的数据。研究人员与重症监护神经科及神经康复专家David Lin博士,以及该院神经转化康复实验室项目经理Julie DiCarlo合作。

Mdletshe表示,团队目前的重点是将研究成果转化为有临床应用价值的工具。

他说:「如果我们正在开发的工具能达到预期效果,它将帮助医生预测中风的发展走向,并为患者的康复方案提供支持。」

该项目是由奥克兰生物工程研究所(Auckland Bioengineering Institute)Alan Wang副教授主持的更大规模中风AI影像研究项目的一部分。Mdletshe是这项博士研究的主要指导老师,Wang副教授担任导师及联合指导。

这项研究已在新西兰以外引起关注。目前博士项目进度已过半,研究成果已在新西兰及海外的学术会议上发表,相关论文也已刊出。

研究团队希望未来的研究能纳入新西兰本地的影像数据,以了解目前在国际上观察到的规律是否同样适用于新西兰。

在AI工具真正用于临床实践之前,还需要进一步验证,研究人员将继续在更大规模的数据集上测试这一方法。

Mdletshe说:「我们认为,这项研究未来将对中风患者的护理产生重大影响。」

该项目也体现了他长期以来对利用医学影像改善患者护理的关注。他还与Peter Jones副教授共同主导开发了该校新的「床旁超声」(Point of Care Ultrasound,POCUS)医疗健康科学研究生证书专业方向,该专业将于2027年迎来首批学生。该项目为回应新西兰对临床医生操作超声培训日益增长的需求而设立,将帮助医护人员提升床旁影像技能,支持更快作出临床决策。