关于机械血栓取栓导航的内科学模型与有效性指标的位点声明

尽管我们在克服传染病和癌症方面取得了进展，但21世纪中叶的主要医学挑战之一将是中风患病率的上升。大血管闭塞尤其致命，但有效的治疗（需在数小时内实现最佳疗效）因地理因素而受限。改善地理分布人群获取机械血栓取栓及时性的解决方案是部署机器人手术系统。人工智能(AI)辅助可能使该新兴治疗递送方法的运营人员获得技能提升。我们的目标是为开发和验证机械血栓取栓的AI辅助机器人建立共识框架。包括标准化有效性指标和定义跨silo、体外、体内及体内环境中的参考测试平台。为实现此目标，我们召集了来自神经介入、机器人、数据科学、健康经济学、政策、统计学和患者倡导的专家。通过孵化日、德尔菲过程和最终位点声明建立共识。我们确定，四个基本测试平台各自在不同验证角色中占据独特位置。现实主义要求各不相同：较简单的测试平台应包括可与导丝和球管一起使用的真实血管解剖结构，而标准化测试平台应包含可变形血管。更高级的测试平台应包括血流、脉动和疾病特征。有效性指标分为两大类：一类用于silo、体外和体内阶段，侧重技术导航；另一类用于体内阶段，侧重临床结果。患者安全是该技术开发的核心。当前迫切需要的患者安全任务是将体外测量与体内并发症相关联。