腦卒中(中風)是導致死亡和殘疾的主要原因之一。快速診斷是腦卒中早期預警和治療管理的核心內(nèi)容。

記者22日獲悉，復旦大學附屬閔行醫(yī)院趙靜教授和上海交通大學錢昆教授聯(lián)合團隊將自適應(yīng)機器學習與一種新的特征選擇方法相結(jié)合，實現(xiàn)了腦卒中快速計算機輔助診斷。據(jù)悉，這種新方法有望成為腦卒中快速診斷輔助手段，也為進一步探索腦梗塞分子機制提供了可行性工具。

據(jù)透露，對照研究顯示，腦卒中快速計算機輔助診斷的準確率達84.12%、敏感性88.24%，特異性達80.00%。該成果刊登在國際學術(shù)雜志《先進科學》(《AdvancedScience》)上。

目前，對于腦卒中的診斷采取的是基于磁共振影像檢測方法。據(jù)了解，即便是大型三甲醫(yī)院也鮮有24小時開放相關(guān)設(shè)備，臨床迫切需要一種便捷的診斷方法。

趙靜、錢昆聯(lián)合團隊采用國際先進技術(shù)，快速提取血清代謝指紋(SMF)，并將之與臨床指標結(jié)合，構(gòu)建出多模式識別方式，最終篩選出20個關(guān)鍵代謝產(chǎn)物特征，進而提高診斷能力。(孫國根 陳靜)

關(guān)鍵詞： 腦卒中快速計算機