2026年5月6-8日，欧洲卒中组织大会（ESOC 2026）于荷兰马斯特里赫特隆重召开。作为全球脑血管病领域最具影响力的学术盛会之一，ESOC汇聚全球神经领域顶尖专家，集中发布急性卒中诊疗的最新研究进展，为临床实践提供关键循证依据。
在急性卒中诊疗中，快速、准确识别大血管闭塞（LVO）是开展及时血管内治疗、改善患者预后的关键环节。近年来，基于人工智能（AI）的影像学分析工具逐渐应用于超急性卒中诊疗流程，被认为可有效提升影像判读效率，但其在CT
本届ESOC大会上公布了一项Meta分析，进一步明确了AI辅助检测LVO的准确性与临床应用价值。
本研究严格遵循系统评价规范，在PubMed、Scopus、Web of Science、Cochrane Library四大核心数据库进行系统性检索，筛选基于AI工具、通过CTA检测LVO的相关研究。
研究纳入标准为：前瞻性或回顾性队列研究，且明确报告诊断敏感度、特异度或曲线下面积（AUC）等核心指标。数据合并采用随机效应模型，通过I²统计量评估研究间异质性，同时使用QUADAS-2工具评价纳入研究的偏倚风险。
本次分析最终纳入18项符合标准的研究，累计样本量达12946例患者：
整体诊断效能优异：AI系统检测LVO的合并敏感度为0.89（95% CI：0.85-0.93），合并特异度为0.92（95% CI：0.87-0.95），合并曲线下面积（AUC）为0.94（95% CI：0.92-0.96），整体诊断精度处于较高水平。
闭塞部位存在差异：亚组分析显示，AI对近端血管闭塞的诊断准确性更高，敏感度达0.94、特异度为0.93，优于远端血管闭塞检测效果。
临床流程显著优化：5项流程相关研究证实，AI辅助检测可缩短入院至诊断通知时间6-22分钟，有效加快卒中急救流程。
安全性良好：AI应用未显著增加假阳性导致的后续过度干预风险，比值比（OR）为1.08（95% CI：0.84-1.39）。
AI辅助CTA检测急性卒中大血管闭塞具备高诊断准确性，同时可有效缩短诊疗关键时间、优化超急性卒中工作流程，且不会增加假阳性相关不良干预风险，支持将AI技术常规整合到超急性卒中标准化诊疗路径中，为临床快速决策提供可靠技术支撑。
参考文献：lbrahim Serag. ARTIFICIAL INTELLIGENCE–ASSISTED DETECTION OF LARGE VESSEL OCCLUSION IN ACUTE STROKE: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS OF DIAGNOSTIC ACCURACY. ESOC 2026. A206
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