Shivashankar

引用：Kundeti SR、Vaidyanathan MK、Shivashankar B 等人。系统评价方案，以评估人工智能在 CT 和 MR 医学成像中检测急性缺血性卒中和大血管闭塞方面的诊断准确性。BMJ Open 2021；11：e043665。doi:10.1136/bmjopen-2020-043665

摘要 介绍 使用人工智能 (AI) 来支持急性缺血性中风 (AIS) 的诊断可以改善患者的预后并促进准确的组织和血管评估。然而，已发表的 AI 研究中的证据不足且难以解释，这降低了临床环境中诊断结果的责任感。本研究方案描述了对 AI 在诊断 AIS 和检测大血管闭塞 (LVO) 方面的准确性的严格系统评价。 方法与分析 我们将对 AI 模型用于诊断 AIS 和检测 LVO 的性能进行系统评价和荟萃分析。我们将遵守系统评价和荟萃分析方案指南的首选报告项目。将在八个数据库中进行文献检索。对于数据筛选和提取，两位审阅者将使用修改后的预测模型研究系统评价的批判性评价和数据提取清单。我们将使用诊断准确性研究质量评估指南来评估纳入的研究。如果有足够的数据，我们将进行荟萃分析。如果合并合适，我们将使用分层汇总接收器操作特性曲线来估计汇总操作点，包括合并灵敏度和特异性（95% 置信区间）。此外，如果有足够的数据，我们将使用推荐分级、评估、开发和评估分析软件来总结系统评价的主要发现，作为结果摘要。 伦理与传播 本研究方案不存在任何伦理问题，因为系统评价侧重于检查二手资料。系统评价结果将用于报告所纳入研究的准确性、完整性和标准程序。我们将通过在同行评审期刊上发表我们的分析来传播我们的研究结果，如果需要，我们将与研究的利益相关者和书目数据库进行沟通。PROSPERO 注册号 CRD42020179652。