颅内动脉瘤被称为颅内的“不定时炸弹”，其破裂引发的蛛网膜下腔出血致死致残率极高。传统临床评估主要依赖动脉瘤的大小、形状等形态学参数，但准确性有限，难以满足精准医疗需求。近日，智康医疗团队创新性提出基于机器学习的动脉瘤破裂风险评估系统，通过解析血流动力学与动脉壁剪切应力等关键因子，为动脉瘤破裂风险预测提供更科学、可靠的解决方案。
突破传统局限：从“看形态”到“算血流”
研究表明，动脉瘤的破裂风险与血流动力学因素密切相关，但传统方法难以量化这一影响。智康医疗团队构建了动脉瘤血流动力学智能计算框架，通过建立理想化三维模型，快速模拟不同形态动脉瘤的血流特征，精准计算破裂风险因子。结合人工神经网络技术，团队首次系统揭示了动脉瘤形态与血流动力学风险之间的映射规律，为临床决策提供全新依据。
AI驱动精准医疗：更快、更准、更个体化
该技术通过机器学习整合患者特异性参数，可在短时间内完成复杂血流模拟，显著提升评估效率。未来有望应用于早期筛查、手术方案优化等领域，帮助医生实现“一患一策”的个性化治疗。
智康医疗研发负责人表示：“这项突破将改变依赖经验判断的传统模式，推动脑血管疾病诊疗进入智能化时代。”目前，团队正开展多中心临床验证，加速技术落地应用。
