[ca] Introducció: El tractament endovascular ha esdevingut la teràpia estàndard en pacients amb ictus isquèmic amb oclusió de gran vas. Cada vegada hi ha més interès en estudiar l'eficàcia de la trombectomia mecànica en oclusions de vasos més distals, per això cal assegurar que aquestes oclusions s'identifiquen de forma precisa. Objectius: Analitzar la precisió en la detecció d'oclusions vasculars en les diferents modalitats d'imatge utilitzades de forma rutinària i analitzar si és possible la detecció d'oclusions vasculars en una tomografia computeritzada (TC) sense contrast a partir d'un algoritme d'intel·ligència artificial. Mètodes: Es va realitzar un anàlisi retrospectiu de pacients amb sospita d'ictus isquèmic valorats a centres terciaris, als que se'ls va realitzar un estudi basal d'imatge que constava de: TC sense contrast, angio-TC i, en alguns casos, TC de perfusió. Es va analitzar la sensibilitat de la lectura aïllada de l'angio-TC per part de dos neuroradiòlegs. En un segon lloc es va validar un algoritme d'intel·ligència artificial per a la detecció d'oclusions vasculars en la TC sense contrast. Resultats: La lectura aïllada de l'angio-TC per part dels radiòlegs va tenir una sensibilitat per a la detecció d'oclusions del 50.3% de forma global i del 69.9% entre els pacients que van rebre trombectomia mecànica. La sensibilitat va ser superior per oclusions més proximals (artèria caròtide interna: 91.7%, segment M1 d'artèria cerebral mitja: 84.4% i d'un 36.1% en la resta de localitzacions) i s'associava al volum d'hipoperfusió mesurat com a Tmax>6s (OR 1.03 (IC 95% 1.02-1.04, p<0.001)). Un algoritme d'intel·ligència artificial va tenir una sensibilitat per a la detecció d'oclusions vasculars proximals del 83.2%. La precisió de l'algoritme per predir la presència d'una oclusió de gran vas va ser similar a un punt de tall de NIHSS ≥ 10 (àrea sota la corba 0.86 vs. 0.87). La combinació de dades radiològiques i clíniques en l'algoritme va tenir la millor precisió (àrea sota la corba 0.91). La concordança en la lectura entre radiòlegs va oscil·lar entre 0.68-0.80. Conclusions: La lectura aïllada de l'angio-TC pot ometre la detecció d'oclusions vasculars en pacients candidats a tractament endovascular. El desenvolupament d'eines de suport al diagnòstic basades en algoritmes d'intel·ligència artificial podria ser una estratègia vàlida per incrementar la detecció d'oclusions en pacients amb sospita d'ictus agut sense necessitar proves d'imatge amb contrast.

[en] Introduction: Mechanical thrombectomy has become the standard therapy in patients with acute ischemic stroke due to large vessel occlusion. There is also a growing interest in determining the efficacy of mechanical thrombectomy in distal vessel occlusions. Therefore, it is necessary to accurately detect these occlusions in the initial evaluation of acute ischemic stroke patients. Purpose: The aim is to analyze the accuracy in the detection of vessel occlusions using the different neuroimaging modalities and to determine if a deep-learning algorithm can reliably detect vascular occlusions on a non-contrast computed tomography (NCCT). Methods:We performed a retrospective analysis of patients with suspected acute ischemic stroke that were evaluated in comprehensive stroke centers. All patients received a baseline NCCT, CT angiography (CTA) and in some cases CT perfusion. We evaluated the sensibility of CTA readings by two neuroradiologists. In a second analysis, we validated a deep-learning algorithm that detects vessel occlusions on NCCT. Results: Sensitivity of CTA readings at detecting vessel occlusions was 50.3% globally and 69.9% for patients that underwent mechanical thrombectomy. Sensitivity was higher for proximal large vessel occlusions (internal carotid: 91.7%, middle cerebral artery M1 segment: 84.4%, and 36.1% in other locations) and it was associated with Tmax>6s hypoperfusion volume (OR 1.03 (CI 95% 1.02-1.04, p<0.001)). A deep learning algorithm showed a sensitivity at detecting proximal vessel occlusions of 83.2%. The accuracy of the algorithm at determining the presence of a large vessel occlusion was similar to a NIHSS cut-off point of ≥ 10 (area under the curve of 0.86 vs. 0.87 respectively). The combination of radiological and clinical data in the Machine learning algorithm obtained the best accuracy (area under the curve 0.91). Inter-rater agreement between radiologists ranged from 0.68 to 0.80. Conclusions: Assessment of vessel occlusions solely based on CTA may result in missing potential EVT candidates. The development of diagnostic aid tools based on machine learning algorithms might be a useful strategy to increase the detection of vessel occlusions without need of contrast enhanced imaging in suspected acute stroke patients.