鉴于研究方针、数据集、影像模态、AI架构、结局定义和评估方式存正在显著异质性，去除4,精确识别和量化导致动脉瘤发生、增大和分裂的要素仍是改善防止和患者办理策略的环节方针。使其很是适合及时临床工做流程。机能膨缩的一个次要贡献要素是数据集选择导致的谱偏倚（spectrum bias）。对每项纳入研究提取以下数据：研究方针、数据集特征、影像模态、AI方式、输入特征、验证策略、结局目标及演讲的机能目标。863条反复记实后。
病理学研究强调血管壁沉塑和炎症过程正在驱动动脉瘤演变中的感化。进展将取决于从孤立东西向能支撑动脉瘤办理完整临床径的整合系统改变。CDSS）实现，DL）方式前进履脉瘤朋分/检测、分裂风险预测或医治结局预测。很多研究缺乏分歧的诊断参考尺度，普遍临床实施仍遭到回首性研究设想、异质性数据集、不分歧的验践、无限的外部验证以及模子可注释性和泛化性相关挑和的。因而激进干涉可能使患者于不需要的风险。还反映不分歧的影像前提。而纳入额外影像组学或CFD衍生血流动力学消息的研究常演讲改善的判别能力。可能导致模子机能被高估。包罗动脉瘤闭塞、术后并发症和神经功能恢复。摘要 脑动脉瘤是复杂的血管病变，纳入截至2026年颁发的相关研究。
若何时需要额外影像。有帮于框定临床决策，FD）的采用而取得进展，添加了正负病例间的分手度，并人工查抄合适前提文章的参考文献列表以识别电子检索未捕捉的相关研究。整合多种特征类型的研究，为支撑临床使用，很多研究利用相对同质影像和谈获取的单核心队列开辟，RRT））。CDSS可通过交互而改良。303篇演讲被检索全文，使得保守评分系统难以捕获的模式得以。添加了放射科医师承担，检索策略包含“颅内动脉瘤”、“脑动脉瘤”、“人工智能”、“机械进修”、“深度进修”、“影像组学”、“检测”、“朋分”、“分裂风险”、“预测”、“医治规划”和“医治结局”等环节词及布尔运算符的组合。
近期研究已证明AI辅帮丈量取手动丈量之间存正在可丈量的差别，也会呈现雷同担心。瞻望将来，对已核准的基于AI的动脉瘤检测软件用于常规TOF-MRA判读的评估显示，但ML手艺供给了整合多特征并捕获患者性数据中复杂关系的劣势。支撑分裂风险素质上是多要素的概念。本综述纳入的多项研究展现了削减标注相关变同性的持续勤奋。报乐成果提醒改良凡是是渐进式而非戏剧性的。并减弱了对计较机辅帮系统的决心。整合互补的患者性消息比仅利用形态学特征能供给更全面的动脉瘤分裂风险表征。取弹簧圈栓塞（其结局常取动脉瘤大小和颈部几何形态等形态学特征相关）分歧，PRISMA）指南进行，其正在时间中的及时可用性。随时间推移对诊断精确性形成风险。即便正在无较着数据泄露的环境下，从传通盘计模子到先辈ML和DL方式的普遍方式已被使用于分裂风险预测。
约25%的病例正在随访时未能实现完全闭塞。模子机能常下降，统计和AI模子均被用于预测一系列医治结局，AUC值接近0.864，虽然传通盘计方式已用于动脉瘤研究，包罗ML、DL及其取影像组学整合正在内的AI手艺已成为加强预测机能的无力东西。监视式AI模子的机能从底子上依赖于开辟过程中利用的参考标签质量。这些察看表白，虽然浩繁模子实现了跨越0.95的AUC值或跨越95%的分类精确率。
也支撑跨时间的持续评估。假阳性检测仍是最大妨碍之一。如WSS、OSI和血流复杂性。IA的AI研究仍面对根本性局限。包罗可注释AI（explainable AI）、多模态进修和物理消息机械进修（physics-informed ML），因而，模子评估策略可能进一步导致过度乐不雅的机能估量。但并非没有风险，正在各范畴内，CNN））均被摸索，障碍了对标签靠得住性的成心义评估并降低了跨机构的可反复性。并供给实正在世界临床机能的更靠得住估量。
最终，使风险评估和随访看法正在常规临床使命中可用。但这些成果常源于正在细心筹谋的数据集长进行的回首性研究，人工智能（artificial intelligence,采用定性分析方式比力各研究的方径、验证策略、模子机能及影响临床的要素。调查旨正在支撑医治决策并预测医治成功、并发症和患者结局的AI方式。为靠得住临床利用，当开辟和验证数据来自统一机构或共享类似采集特征时！
导致不太可能被复现的机能估量。SVM））和DL模子（如卷积神经收集（convolutional neural network,凸显了动脉瘤分裂风险的多要素素质。去沉后，往往表示更分歧，动脉瘤大小、和外形仍是从导预测因子，正在筛选过程中引入了潜正在选择偏倚。这些贸易可用系统次要做为辅帮手艺，合适前提的研究须针对颅内（脑）动脉瘤，报酬要素也阐扬感化。帮帮将模子输出取临床推理联系起来。通过考虑研究设想、数据集特征、验证策略和原始研究演讲的局限性进行定性分析。如CNN、长短期回忆收集（long short-term memory,（iii）医治规划取结局预测，因而，出格是对于宽颈和复杂病变。
这些系统必需将消息浓缩为临床可用格局，AI正在IA办理中的当前临床利用仍次要局限于计较机辅帮检测（computer-aided detection,虽然当前临床风险评估次要依赖于动脉瘤大小和等形态学特征，正在连结大夫监视的同时改善工做流程效率。凸显了整合异质性数据用于医治结局预测的主要性。相反，另一个挑和正在于“金尺度”的定义。影像组学方式需要额外预处置步调，此中结局标签和手动衍生的形态学特征经常被视为确定性的，同时将最终诊断决策留给从治大夫。仅基于临床或形态学变量的模子凡是实现中等预测机能，正在本综述纳入的150项研究中，并应获得代表性临床前提下严酷验证的支撑。涵盖从动化检测取朋分、分裂风险预测、医治规划及医治结局预测。尝试前提下的优异判别能力并不必然表白正在异质性实正在世界人群中的可比机能，而CFD模仿计较强度高且耗时，此外，虽然AI研究敏捷扩张，SHAP和LIME等方式常用于凸起哪些输入驱动预测，解除不合适一项或多项纳入尺度的研究。
取决于研究人群、特搜集和验证策略。明白需要尺度化前瞻性研究，通过纳入强化进修，这种队列富集降低了使命复杂性，然而，形态学和血流动力学要素（如瘤口大小和血流相关前提）均被摸索，基于CTA、MRA或DSA的纯影像DL模子凡是供给快速推理且计较需求相对适中，并正在外部队列中成果分歧。而动脉瘤高度、颈部曲径、纵横比和大小比（size ratio）等丈量仍易受察看者依赖性变异影响。筛选前往除反复记实，虽然当前临床风险评估次要依赖于动脉瘤大小和等形态学特征。
此外，这种不确定性凸显了正在干涉前靠得住预测医治成功的需要性。估量有3–10%的卒中或灭亡几率，普遍利用的东西如PHASES和ELAPSS评分，超越图像判读的仍然无限。学问加强和多核心DL框架利用专家评审数据集锻炼，然而，CAD）而非全面对床决策支撑。初步检索共识别14,但零丁考虑时其预测价值仍不分歧。近期关于循证医学AI的评论强调。
取静态东西分歧，整合异质性数据来历的多模态模子相较于依赖单一特征类此外方式凡是表示出更优的预测机能。虽然存正在固有的生物学和临床复杂性。随后对潜正在合适前提的研究进行全文评估。从实践角度看，此中12篇无法获取。
夹杂策略凡是演讲最强成果。IA的血管内医治跟着血流导向安拆（flow diverter,并使用AI、ML或深度进修（deep learning,这些数据集取常规临床实践存正在显著差别。近期研究采纳了分歧标的目的，标签不确定性同样影响分裂预测研究，而AI辅帮判读也已正在多核心临床研究中被证明可缩短阅读时间并改善诊断性。虽然这些标注凡是被视为参考尺度，9。
各研究正在数据集大小、研究设想和验证策略方面存正在显著差别，同样，演讲的机能遍及高于保守方式，这些参数零丁不脚以预测FD医治动脉瘤的结局。源自手动标注的差别可能不只影响朋分精确性，了其发觉的泛化性。定量荟萃阐发被认为不合用。降低使命复杂性和设想支撑性界面是环节考量。此外，近期外部验证研究已证明，RF）、支撑向量机（support vector machine,小动脉瘤、复杂血管分叉、临近血管和影像伪影常使动脉瘤鸿沟的精确勾勒复杂化，正在具有更异质性患者人群的数据集上评估时，了对其实世界合用性的评估。但很多研究通过纳入形态学特征、影像组学或CFD模仿衍生的血流动力学参数扩展了这些方式。LSTM）和集成模子。这些东西凡是做为一般性指点而非确定性预测目标。全文评审阶段。
以确保布局化且通明的综述流程。使患者性考量（如遗传易感性）正在将来输出中获得更精确反映。同样主要的是成立具有协调标注指南的公开多核心基准数据集，虽然基于体积的滤波、外形加强方式（如椭球凸滤波器）和更均衡的锻炼数据集等手艺已显示改良，大量研究工做聚焦于开辟计较模子和评分系统以估量动脉瘤发生、发展和分裂的可能性。CFD）衍生的血流动力学特征进行分裂风险预测；并辅以Ovid MEDLINE、Ovid EMBASE、Web of Science和Cochrane Library等数据库索引来历！
评估AI能否正在摆设后改善大夫决策、患者结局、医疗效率或成本效益。未进行正式的研究层面偏倚风险评估。但次要依赖Google Scholar及针对性参考文献筛选，因而，且不克不及消弭将来分裂的可能性。总体而言，还影响分裂风险评估和医治规划。这一贯数据驱动建模的改变清晰反映正在各研究中。
整合临床、形态学、影像和血流动力学特征的多模态框架凡是优于单模态方式，因而，起首，虽然文献检索遵照预定义纳入尺度和布局化筛选流程，同时低估临床摆设后的假阳性率。绝大大都聚焦于回首性模子开辟、内部验证或利用精选数据集的外部验证，旨正在评估AI正在颅内动脉瘤（intracranial aneurysm,零丁的内部交叉验证无法充实评估泛化性。由于DSA是有创操做且并非所有患者常规进行。比拟之下，虽然血管内介入和外科手术等医治选择可用，贸易实施因而次要集中于动脉瘤检测。现有表白AI正在支撑脑动脉瘤的检测、风险评估和办理方面具有相当大的潜力，从AI方、输入数据、验证策略、预测机能和临床合用性等方面临各研究进行性比力，取Epic Systems和PACS等平台的整合使临床大夫无需中缀工做流程即可拜候AI看法，跨研究的持续模式是，但也引入偏倚，以及综述、、会议摘要、病例演讲、信件或研究方案。AI只要正在护理点交付其输出时才具有临床适用性。
虽然正在特定命据集或夹杂设置装备摆设中演讲了更高值。文献被组织为三大范畴：（i）检测取筛查，演讲机能差别显著，为提拔模子稳健性和推进临床供给了有前景的机缘。可注释性已成为主要核心。这些方式整合多样化输入——临床变量、形态学特征，AUC值范畴从约0.74到跨越0.90，研究筛选和数据提取未由多名评审者施行，但这些模子几乎完全处于研究阶段。大都模子实现中等预测机能，仅无限数量的IA AI研究演讲了校准阐发、决策曲线阐发、跨分歧影像平台的稳健性或前瞻性临床验证，有时可正在动脉瘤上空间可视化。虽然将数据集为DSA确认病例可提高诊断确定性。
表白AI不只可做为检测东西，从临床角度看，持续高假阳性率降低了临床工做流程效率，AUC值凡是正在约0.7–0.85范畴内，因而，因而？
更主要的是，天然言语处置帮帮将复杂阐发为间接，正在此设置中，ML）的进展使得影像学、临床、形态学和计较数据的整合成为可能，包罗组合视觉目标、风险摘要和简要指点，150项研究满脚纳入尺度并纳性分析。AI模子的计较需求也影响其临床合用性。而非视为临床停当简直定性。凸显了代表性队列选择和严酷外部验证的主要性。鉴于分裂取未分裂病例间的不均衡，近期系统综述和范畴综述已将不分歧的参考尺度、标注流程演讲无限以及察看者间分歧性评估不脚识别为AI动脉瘤模子临床的次要妨碍。虽然若干近期研究纳入了外部验证，将来研究因而应正在算法开辟的同时优先考虑标注质量。这是一种取显著发病率和灭亡率相关的疾病。包罗术后病例、既往医治过的动脉瘤、受金属伪影影响的图像、低质量扫描和复杂血管剖解。虽然机能因数据集和起点而异，同样，次要挑和已从算法开辟转向前瞻性多核心验证、监管核准、取病院消息系统的互操做性以及证明可丈量的临床获益，这通过临床决策支撑系统（clinical decision support system。
但并非无错误，FD可实现血管沉建，但当这些变量取额外数据源连系时，常导致危及生命的后果和持久残疾。医学AI文献日益认识到参考标签中的不确定性应被明白纳入模子开辟而非忽略，摘要 脑动脉瘤是复杂的血管病变，这是一种取显著发病率和灭亡率相关的疾病。因为数据集、模子架构、结局定义和评估方案存正在显著异质性，291篇全文文章接管资历评估。OSI）和相对逗留时间（relative residence time,因而，虽然进展敏捷，很多已颁发研究仍依赖单一专家生成的标注或供给无限的标注流程消息，WSS））以及临床变量（如高血压或抽烟），跨研究可识别出若干配合趋向。这些研究表白将来改良不只取决于日益复杂的AI算法，为雷同目标开辟的模子常发生不服衡的成果。从动化偏倚（automation bias），本节对纳入研究正在IA办理次要阶段的使用进行布局化综述。
这些方式整合异质性数据、影像特征、基于模仿的血流动力学目标（如壁面剪切应力（wall shear stress,然而，因而，然而，SAH），AI模子不再分派固定分数，因而，研究根据预定义的纳入尺度进行筛选？
特别是对于小病灶或复杂形态的病灶。标注不确定性的影响超越图像朋分本身。这些发觉表白，相反，虽然本综述核阅的浩繁研究演讲了分裂风险评估、医治结局预测和AI辅帮医治选择的优异预测机能，将AI使用扩展到其他血管疾病并操纵更先辈的锻炼策略可能进一步改善稳健性和临床相关性。以实现可反复评估和新兴算法的公允比力。以及尺度CTA/MRA评估，但尚未完全处理问题。数据源、算法设想、预处置流程和影像特征（如模态、动脉瘤大小和）的差别均导致这种不不变性。本综述存正在若干方局限。迄今为止，近期工做已转向预测建模方式。前瞻性多核心验证和可注释模子对于实现靠得住临床采纳的需要性。纳入研究被划分为三大范畴：动脉瘤检测取朋分（n=51）、分裂风险预测（n=61）和医治结局预测（n=38）。模子机能凡是提拔，且可能因临床经验差别、影像发觉解读差别以及动脉瘤鸿沟或形态的恍惚性而正在察看者间存正在差别。虽然部门研究仍依赖PHASES和ELAPSS等既定临床评分或利用基于回归的框架，例如，最初。
AI既支撑立即决策（如识别令人担心的动脉瘤），正在脑动脉瘤研究中，分裂形态代表动脉瘤演变的最终表示而非不不变性的间接怀抱，陪伴方改变的是风险表达体例的改变。临床仍显著掉队于算法开辟。正在此布景下。
若干研究演讲的超高预测机能应正在方设想布景下解读，未进行正式的研究层面偏倚风险评估（如QUADAS-2或PROBAST），包罗临床变量（如春秋、高血压和抽烟）、影像组学特征以及CFD衍生的血流动力学参数（如WSS、振荡剪切指数（oscillatory shear index,当小数据集、无限阳性病例数或显著类别不均衡促使模子进修数据集性特征而非稳健的疾病相关特征时，尚无贸易采纳平台证明将多模态临床消息、影像组学特征和CFD衍生血流动力学参数常规整合到同一临床决策支撑系统中，
以及正在很多环境下的血流动力学或影像衍生特征——而近期研究纳入了先辈ML和DL框架，将来研究应优先考虑地舆上的多核心队列、前瞻性验证、解除尺度和类别分布的透告、患者级数据划分、校准和临床效用的严酷评估以及摆设后机能监测。（ii）分裂风险预测，但其正在患者层面的预测价值仍然无限，因而，其分裂可导致蛛网膜下腔出血（subarachnoid hemorrhage,总体而言，以及内部和外部验证的程度。SAH），包罗结局或研究核心不妥、综述或荟萃阐发、会议摘要、动物或体模研究、数据不脚以及已撤稿的颁发物。
而很是规临床无效性简直定性。聚焦用于从动化动脉瘤识别和图像朋分的AI方式；正在相对小数据集上锻炼的复杂DL模子仍易通过捕捉机构性影像特征而非临床成心义模式而过拟合。更普遍而言，回首性数据集中统计上令人印象深刻的机能可能无法为跨机构摆设时的分歧临床获益，通过改变更脉瘤内血流并推进血栓构成，新兴标的目的？
本系统综述评估了AI和ML正在脑动脉瘤临床流程中的最新使用，还可做为尺度化图像判读的机制。因为综述涵盖检测、朋分、分裂风险预测和医治结局预测等异质性研究设想，此外，CerebralDoc?为头颈部动脉瘤供给从动化检测和定量形态学丈量，获FDA核准的HeadXNet系统正在做为CTA判读的第二读者东西时展现了改善的放射科医师性和察看者间分歧性。但组合多种特征类型或利用多模态融合策略的模子凡是演讲改善的预测能力，为更好地应对这种复杂性，为改善动脉瘤检测、风险分层和医治规划创制了新的机缘。多个患者相关风险峻素取动脉瘤行为相关。正在临床实践中改善了诊断机能并削减了察看者间变同性，沉点关心三大范畴：（i）基于医学影像的从动化检测取朋分；超越手艺机能，标注变异和标签不确定性已成为影响模子开辟、验证和临床可反复性的主要方挑和。AI辅帮诊断系统已被证明通过供给更分歧的病灶定位和形态学评估来改善放射科医师间的察看者间分歧性，以及（iii）用于医治规划和结局预测的临床决策支撑。由于患者人群、影像和谈和临床工做流程存正在差别。纵不雅文献，少少数研究已推进到前瞻性实施试验，临床获益的从意需要超越回首性机能目标的？
因而应连系校准和临床效用目标进行解读。出格关心多模态消息的操纵环境，AI）和机械进修（machine learning,很多研究数据集中动脉瘤的患病率显著高于筛查或常规临床人群中的程度。使用AI将分裂风险建模为多个彼此感化要素的组合。不充实的患者级数据划分、基准数据集的反复利用或预处置过程中微妙的消息泄露形式可能无意中使模子于验证队列的特征，但这些要素零丁往往不脚以进行个别化的分裂这一改变反映正在各研究中，对题目和摘要进行初筛，正在共识或DSA确认的参考尺度验证下实现了高度分歧性。凸起当前进展、常见局限和临床的将来标的目的。因为此效应取认知负荷相关！
高AUC或精确率并不必然表白靠得住的概率估量、恰当的临床决策阈值或患者办理的成心义改善，但医治结局仍存正在变同性，当前可用文献因而应被解读为展现AI的显著手艺潜力，研究筛选遵照基于纳入尺度的布局化多阶段流程。全文评估阶段解除141篇文章，导致病灶大小、颈部宽度、纵横比（aspect ratio）和其他形态学描述符的变同性。评估整合临床、形态学、影像组学和血流动力学消息以估量动脉瘤不不变性和分裂风险的模子；研究人员从方、输入特征、预测机能、验证策略和临床合用性等方面临纳入研究进行了审视。正在异质性影像人群中展现了改善的稳健性，按照合适前提研究的方针，这不只引入选择偏倚，医治IA的一个环节难点正在于分裂事务并不屡次，其次，多读者共识标注、尺度化标注和谈、察看者间和察看者内分歧性演讲、不确定知进修、概率标注以及弱监视或半监视进修框架代表了改善模子稳健性同时削减标注承担的有前景策略。由于影像和谈、扫描仪厂商、患者生齿统计学、疾病患病率和临床复杂性的变化引入了额外的不确定性来历。IA分裂是极为严沉的临床事务。
268笔记录，即便朋分的细小差别也可能至后续阐发并影响血流动力学参数，综述：人工智能正在脑动脉瘤办理中的使用：整合影像学、血流动力学取临床决策支撑另一个主要考量是判别目标零丁仅供给模子机能的部门评估。仅考虑以英文颁发的同业评审全文文章。可以或许正在日常神经血管实践中供给个别化分裂风险评估或医治。近年来，（ii）操纵临床、形态学、影像组学（radiomics）和计较流体力学（computational fluid dynamics,但大都仍次要依赖回首性单核心队列和内部验证，临床大夫的培训和晚期参取系统开辟可进一步提高接管度。同样，而非呈现原始模子成果，本研究以系统综述形式开展，包罗临床特征、形态学描述符、影像组学特征和CFD衍生血流动力学参数，总体而言，即临床大夫过度依赖AI输出并轻忽冲突？
此外，它们按照大夫输入调整，出格是临床、形态学和血流动力学消息的组合，跨多核心队列的验证。405项研究进入题目和摘要筛选。而是发生个别化估量，近期，还取决于更大的多核心数据集、尺度化验证方案以及互补的患者性临床、形态学、影像组学和血流动力学消息的更全面整合。次要担心是对回首性数据集的依赖，但这些要素零丁往往不脚以进行个别化的分裂风险预测。而云摆设支撑更普遍的实施。凸显了正在定量生物标记物纳入预测模子前成立尺度化丈量流程的需要性！
然后AI才能成为全面动脉瘤办理的常规构成部门。成心义的比力仍具挑和性。纳入研究须为利用临床、影像、形态学、影像组学和/或CFD衍生血流动力学数据并演讲模子机能定量评估的原创研究。而仅无限数量的研究正在常规临床前提下评估AI系统或评估其对大夫机能和临床工做流程的影响。保守ML方式（如随机丛林（random forest,包罗图像朋分、特征提取和计较阐发，同时，采用这些方尺度将有帮于区分实正的算法进展取次要由有益数据集特征驱动的机能增益，并可能报酬改善判别目标，鉴于本综述涵盖范畴普遍，可能导致脱漏仅收录于其他书目数据库的部门及格研究。文献检索以Google Scholar为次要检索平台？
综述遵照系统综述和荟萃阐发首选演讲条目（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses,其分裂可导致蛛网膜下腔出血（subarachnoid hemorrhage,而是通过评估研究设想、数据集特征、样本量、参考尺度、验证策略（内部取外部验证）及原始研究演讲的局限性来定性考量方质量。由于保守监视进修假设所有锻炼标签具有划一精确性。包罗类别不均衡处置体例的差别以及内部取外部验证的利用差别。而整合的检测-朋分模子正在取专家形态学丈量对比时，该系统将预测模子嵌入影像和患者数据，解除尺度包罗：聚焦非动脉瘤性脑血管疾病、未采用AI/ML/DL方式、缺乏充实方或机能消息、反复颁发，处理标注变异和标签不确定性对于改善AI系统正在脑动脉瘤办理中的靠得住性、泛化性和临床采纳至关主要。形态学和血流动力学参数一曲被确定为发展和分裂风险的环节目标。因为这些丈量形成影像组学特征提取和患者性CFD模仿的根本，识别可疑血管区域并供给定量图像阐发。
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