一项发表于《英国医学杂志》的中国研究显示，利用人工智能（AI）分析中风后扫描并提供治疗建议的临床决策支持系统，相比常规护理，与更优的护理质量和患者长期预后相关。研究人员指出："该工具提供了一种更高效、可扩展的方法来改善中风护理和预后，同时具有成本更低和可持续性更强的额外优势。"

人工智能在医疗保健领域应用广泛，尤其在辅助诊断、治疗和临床决策方面，但多数AI中风工具缺乏严格评估，使用受限。为填补这一空白，研究团队测试了中风临床决策支持系统，该系统通过AI辅助影像分析分类中风原因，并提供基于证据的治疗建议，以评估其在实际临床中提升护理质量和预后的效果。

试验基于21,603名急性缺血性中风患者，平均年龄67岁，36%为女性，他们在症状出现后七天内入住中国77家医院。从2021年1月到2023年6月，38家医院的11,054名患者接受中风临床决策支持系统干预，39家医院的10,549名患者接受常规护理。干预组医生接受了系统培训，并考虑了医院地区、等级、患者年龄等因素。

结果显示，接受中风临床决策支持系统支持的患者，在三个月、六个月和十二个月时新发血管事件（包括中风、心脏病发作或相关死亡）较少。三个月时，干预组新发血管事件发生率为2.9%，对照组为3.9%，减少26%；十二个月时，干预组为4%，对照组为5.5%，减少27%。干预组在卒中护理质量绩效指标上也更高，达91.4%，而对照组为89.8%。

两组在残疾、全因死亡率及出血事件方面无显著差异。研究人员指出，试验随机化医院而非个体患者，护理模式差异可能影响结果，但该系统易于集成到医院信息系统中，可作为AI综合管理工具，专注于院内管理和二级预防。他们总结道："中风临床决策支持系统为住院的急性缺血性中风患者提供高质量护理提供了一种有前景的方法，特别适用于脑血管疾病负担重、资源有限的地区。"

出版详情：作者：British Medical Journal；标题：《AI-assisted tool linked to improved stroke care and outcomes》；发表于：《The BMJ》(2026)。