ツールはスマートフォンで脳卒中を診断できます

新しいツールは、スマートフォンとの対話から数分以内に、患者の発話能力と顔の筋肉の動きの異常に基づいて、救急治療室の医師の精度で脳卒中を診断することができます。機械学習モデルは、臨床現場での医師による診断プロセスを支援し、潜在的にスピードアップします。

現在、医師は過去のトレーニングと経験を利用して、CTスキャンのために患者をどの段階に送るべきかを決定する必要があります。新しいツールは、脳卒中の疑いのある実際の緊急治療室の患者の脳卒中の存在を、計算による顔の動きの分析と自然言語処理を使用して分析し、垂れ下がった頬や不明瞭な発話など、患者の顔や声の異常を特定します。

この結果は、救急治療室の医師が患者にとって重要な次のステップをより迅速に決定するのに役立つ可能性があります。最終的には、このアプリケーションを介護者や患者が利用して、病院に到着する前に自己評価を行うことができます。

コンピューターモデルを訓練するために、研究者たちは病院で脳卒中の症状を経験している80人以上の患者からデータセットを作成しました。各患者は、Apple iPhoneで録音されている間、スピーチと認知コミュニケーションを分析するためにスピーチテストを実行するように求められました。

病院のデータセットでモデルをテストしたところ、研究者は、そのパフォーマンスが79％の精度を達成したことを発見しました。これは、CTスキャンなどの追加テストを使用する救急治療室の医師による臨床診断に匹敵します。ただし、このモデルは、脳卒中の診断に貴重な時間を節約するのに役立ち、わずか4分で患者を評価することができます。重度の脳卒中では、患者が救急科に入った瞬間から医師には明らかですが、研究によると、軽度の症状を伴う脳卒中の大部分では、診断が数時間遅れることがあり、それまでに患者は可能な限り最高の治療法。

医師は現在、脳卒中の診断にバイナリアプローチを使用しています。脳卒中を疑って、放射線を伴う可能性のある一連のスキャンに患者を送るか、脳卒中を疑わず、さらに評価が必要な患者を見落とす可能性があります。

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