人工智能技术在卒中治疗领域再次显示出巨大潜力。首都医科大学附属北京天坛医院李子孝教授团队研究证实，在卒中患者发病后使用深度融合人工智能技术的卒中临床决策支持系统，不仅能够有效降低患者3、6、12个月的新发血管事件风险，还能够明显提高医疗质量。

这项成果3月21日发表在医学顶刊《英国医学杂志》（The BMJ），这也为人工智能技术应用于医疗质量改进提供了坚实的循证证据。

北京天坛医院副院长李子孝介绍，这套卒中临床决策支持系统是在王拥军院士指导下，历经8年由临床和医工团队联合开发和验证，可对接医院信息系统、电子病历及影像系统，功能包含人工智能辅助影像分析、卒中病因分型建议、治疗方案建议等，可以为临床医生提供卒中急性期及二级预防诊疗决策参考。临床研究纳入了2021年1月至2023年6月自全国77家分中心的21603例18岁及以上的急性缺血性卒中患者，以验证使用卒中临床决策支持系统能否有效降低患者3个月新发血管事件风险。

研究证实，在应用这套系统的干预组医院诊治的急性缺血性卒中患者，3、6、12个月发生新发血管事件（缺血性卒中、出血性卒中、心肌梗死及血管源性死亡的复合终点）的比例明显低于不使用的，而使用这套系统的干预组医院，在卒中医疗质量综合指标等指标上，明显高于对照组。这一研究成果验证了人工智能赋能的卒中临床决策支持系统的临床有效性与安全性。

据了解，卒中临床决策支持系统已于2025年获批2类医疗器械证，实现从“书架”向“货架”的临床转化应用，推动我国脑血管疾病临床诊疗决策迈向智能化，这也意味着患者在使用这套系统的医院，可以接受规范化的诊疗。

王拥军院士团队在2018年发表的“金桥工程”研究证实，基于临床路径的等多重医疗质量干预可显著降低卒中患者1年血管事件复发风险。在临床实际诊疗中，不同医疗机构的诊疗水平存在差异，循证医学证据的临床转化和落地仍面临诸多瓶颈。针对这种情况，李子孝教授团队组织开展了人工智能技术与临床诊疗决策融合，优化卒中诊疗流程、提升诊疗同质化水平的临床诊疗决策系统研发和临床验证的“金桥工程II”研究。

此次发表的文章，首都医科大学附属北京天坛医院张心邈主治医师、丁玲玲主治医师、荆京主任医师、王春娟主任医师为共同第一，李子孝教授为通讯。

通讯简介

李子孝，主任医师，教授，博士生导师，长江学者特聘教授，青年北京学者。现任首都医科大学附属北京天坛医院副院长、国家神经系统疾病医疗质量控制中心办公室主任，长期从事脑血管病临床工作、人工智能诊疗决策和功能改善研究。以第一或通讯（含共同）在JAMA，BMJ等期刊发表论文80余篇，获国家科学技术进步奖二等奖（排名第二）。

（宣传中心 卢国强 图：李子孝教授团队）