由倫敦帝國理工學院和愛丁堡大學的科學家創建的新軟件能夠識別和測量小血管疾病的嚴重程度，這是中風和痴呆最常見的原因之一。該研究發表在Radiology，發生在查林十字醫院，帝國學院醫療保健NHS信託的一部分。
研究人員表示，這種技術可以幫助臨床醫生在緊急情況下更快地為患者提供最佳治療方案 - 並預測患者發展為痴呆症的可能性。這一發展也可能為更多個性化醫療鋪平道路。
倫敦帝國學院的主要作者兼臨床講師Paul Bentley博士說：
“這是第一次機器學習方法能夠準確測量出現中風或記憶障礙的患者接受CT掃描的小血管疾病的標記，我們的技術一致並且相對於MRI掃描具有高準確性 - 這是目前用於診斷的金標準技術，這可以在日常實踐中為患者提供更好的治療和護理。“
愛丁堡大學神經影像科學負責人Joanna Wardlaw教授補充說：“這是製作掃描閱讀工具的第一步，該工具可用於開發大型常規掃描數據集，經過更多測試後，可能有助於醫院患者的評估中風入院“。
小血管疾病（SVD）是老年人中非常常見的神經系統疾病，它會減少血液流向大腦深部白質的連接處，破壞並最終殺死腦細胞。它會導致中風和痴呆以及情緒紊亂。SVD隨著年齡而增加，但由於高血壓和糖尿病而加速。
目前，醫生通過在MRI或CT掃描期間尋找腦內白質變化來診斷SVD。然而，這依賴於醫生根據掃描來衡量疾病傳播的程度。在CT掃描中，通常很難確定SVD邊緣的位置，因此很難估計疾病的嚴重程度，Bentley博士解釋說。
雖然MRI可以更敏感地檢測和測量SVD，但由於掃描儀的可用性，以及對緊急情況或老年患者的適用性，它不是最常用的方法。
Bentley博士補充說：“目前通過CT或MRI掃描診斷疾病的方法可能是有效的，但醫生難以用人眼診斷疾病的嚴重程度，我們新方法的重要性在於它允許精確和自動化的疾病測量，同時也應用於廣泛的痴呆診斷和監測，以及中風急診決策。“
賓利博士解釋說，這種軟件可以幫助影響醫生在緊急神經系統疾病狀況下的決策，並導致更多的個性化醫療。例如，在中風中，可以快速施用諸如“凝血止血藥物”之類的治療來解除動脈阻塞。但是，這些治療通過引起出血可能是危險的，隨著SVD數量的增加，這種治療變得更加可能。該軟件可用於未來估計患者出血的可能風險，醫生可根據個人情況和其他因素決定是否治療血栓破壞者。
他還建議，由於緩慢進行性SVD，該軟件可以幫助量化患者發生痴呆或不動的可能性。這將提醒醫生注意潛在的可逆原因，如高血壓或糖尿病。
該研究使用了2000年至2014年間英國70家醫院的1082例腦卒中患者的CT掃描的歷史數據，其中包括來自第三次國際卒中試驗的病例。軟件鑑定並測量了SVD的標記，然後給出了評分，表明疾病從輕度到重度有多嚴重。研究人員然後將結果與一組專家醫生進行了比較，專家醫生從相同掃描中估計SVD嚴重程度。軟件與專家達成一致的程度與一個專家與另一個專家達成的協議一致。
此外，在60例患者中，他們在同一受試者中獲得了MRI和CT，並使用MRI估計了SVD的確切數量。 這表明該軟件在預測SVD的嚴重程度時準確率達到了85％。
該團隊現在正在使用類似的方法來衡量大腦收縮量和腦CT中常見的其他類型病症的數量。
該研究由國家衛生研究院i4i發明創新獎和國立衛生研究院帝國生物醫學研究中心資助（NIHR BRC）資助。
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