AI辅助动脉瘤性蛛网膜下腔出血CT定量分析及其对患者预后的影响OA

目的:应用人工智能(AI)技术对动脉瘤性蛛网膜下腔出血(aSAH)患者进行CT定量分析,探讨动脉瘤直径、体积、蛛网膜下腔出血量、出血密度、脑室内积血量等对患者预后的影响。方法:连续回顾性收集2023年1月—2025年6月我院神经外科收治的101例aSAH患者的临床资料,采用联影颅脑AI智能辅助诊断系统软件对CT图像进行数据测量。采用格拉斯哥预后评分(GOS)量表将患者分为预后良好组(GOS 4~5分,63例)和预后不良组(GOS 1~3分,38例)。采用Wilcoxon符号秩和检验及两样本独立t检验等进行统计学分析,采用受试者工作特征曲线(ROC)分析预测价值。结果:预后不良组患者的蛛网膜下腔出血量、出血密度、脑室内积血量高于预后良好组,差异有统计学意义(P<0.001)。ROC曲线分析蛛网膜下腔出血量、出血密度、脑室内积血量预测不良预后的AUC分别为0.847、0.833、0.868。结论:AI辅助定量测量的蛛网膜下腔出血量、出血密度、脑室内积血量与患者预后显著相关,为早期干预提供依据,对改善患者预后有重要价值。