Auf der ISC-Konferenz 2022 berichteten Forscher, dass maschinelle Lernmodelle zur Vorhersage, welche Patienten in Notaufnahmen einen ischämischen Schlaganfall erlitten haben, beitragen können.
Etwa 9 % der Patienten mit Schlaganfällen werden falsch diagnostiziert. Dies ist mit schlechten Ergebnissen assoziiert. Der Einsatz von maschinellem Lernen in der Notaufnahme könnte dazu beitragen, einen ischämischen Schlaganfall zu erkennen und Fehldiagnosen zu vermeiden.
Die Forscher des Geisinger Health System in Danville, Pennsylvania, USA, sammelten Daten zu Patienten, die zwischen September 2003 und Mai 2019 in den Notaufnahmen von 13 Krankenhäusern behandelt wurden. Nachfolgende Daten (von Juni 2019 bis Dezember 2020) wurden zur Validierung in Kohorten vor und nach COVID unterteilt.