In occasione dell’ISC [International Stroke Conference (Conferenza internazionale sull’ictus)] 2022, alcuni ricercatori hanno riportato che i modelli di apprendimento automatico possono aiutare a predire quali pazienti al reparto di pronto soccorso hanno avuto un ictus ischemico.
Circa il 9% dei pazienti colpiti da ictus riceve una diagnosi errata, che è associata a esiti infausti. L’uso dell’apprendimento automatico nel reparto di pronto soccorso potrebbe aiutare a rilevare l’ictus ischemico ed evitare una diagnosi errata.
I ricercatori del Sistema sanitario Geisinger (Geisinger Health System) di Danville, Pennsylvania, Stati Uniti, hanno raccolto dati sui pazienti trattati nei reparti di pronto soccorso presso 13 ospedali tra settembre 2003 e maggio 2019. I dati successivi (da giugno 2019 a dicembre 2020) sono stati suddivisi in coorti pre- e post-COVID per la convalida.