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首都医科大学附属北京天坛医院熊云云教授指出，人工智能在卒中中的应用主要包括：疾病诊断和病灶识别、病情评估、风险预测以及智慧医疗。
在疾病诊断和病灶识别方面，能实现梗死核心的精准测量；在病情评估方面，能识别缺血半暗带，判断发病时间，且能识别血栓成分，机器学习可以预测富含红细胞/纤维蛋白原血栓。在风险预测上能判断预后，机器学习优于传统量表。智慧医疗包括国内外所应用的医疗软件，以及再灌注治疗智能决策系统等。
对于人工智能在卒中中应用的现状，熊教授总结了以下几点：
病灶识别只针对特征疾病，无体系识别；
CT影像人工智能多于MR影像；
涉及辅助医疗治疗决策少；
高质量影像数据缺乏，异质性大；
研究规模较小；
缺乏外部验证。
对于人工智能的未来发展方向，熊教授指出了临床试验的重要性，提出人工智能医疗产品要经过大型临床试验的验证才能应用，并对人工智能临床试验的国外指南进行了介绍。此外，还指出人工智能的发展方向包括：
软件研发，包括DSA自动化判读系统、斑块成分识别、卒中复发风险预测等；
智能设备研发，包括康复机器人、手术机器人、医生助理机器人等；
智能新药研发，包括基因、蛋白组学新药研发等。
来源：天坛会（首都医科大学附属北京天坛医院熊云云教授报告整理）
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