Advanced technologies in stroke prevention

Abstract

Moždani udar predstavlja značajan javnozdravstveni problem, a kontrola promjenjivih čimbenika rizika je bitna komponenta u njegovoj prevenciji. The Stroke Riskometer App je aplikacija za pametne telefone koja služi za identifikaciju rizičnih čimbenika i procjenu rizika. Istraživanja su pokazala da je primjenom telemedicine i prijenosnih uređaja moguće postići bolju kontrolu pojedinih rizičnih čimbenika. Svrha ovog preglednog rada je istražiti i prezentirati suvremene individualizirane metode detekcije i kontrole čimbenika rizika koji su dostupni u obliku prijenosnih uređaja poput pametnih satova i telefona. Dodatno, telestroke mreža je dio telemedicine koji služi povezivanju manjih bolnica sa većim centrima putem interneta kako bi se povećala dostupnost specijalističke skrbi za pacijente te uštedjelo vrijeme kod zbrinjavanja akutnog moždanog udara. Ona omogućuje preciznu procjenu kliniĉke slike te obradu radioloških snimki od strane stručnjaka koji onda usmjeravaju terapiju i daljnje zbrinjavanje akutno bolesnog pacijenta. Radiologija je jedno od najzanimljivijih područja za primjenu umjetne inteligencije u medicini. Pokazalo se da neuronske mreže mogu parirati radiolozima u analizi pojedinih slikovnih podataka, no njihova šira primjena tek je u ranim fazama razvoja. Bitnu ulogu u razvoju i implementaciji umjetne inteligencije imaju baze podataka iz čega proizlazi potreba za sustavnim prikupljanjem radioloških slikovnih podataka te nalaza, što bi u konačnici moglo omogućiti automatsku analizu neuroradioloških podataka. Time bi se ubrzao proces dijagnostike i usmjeravanja terapije pri akutnom moždanom udaru, kao i u ostalim hitnim stanjima.Stroke represents a significant public health issue and control of modifiable risk factors is an important component in its prevention. The Stroke Riskometer App is a smartphone application used for identification of risk factors and risk assessment. Research has shown that it is possible to achieve a better risk factor control by using telemedicine and wearable devices. The purpose of this review is to investigate and present advanced individualised methods for risk factor detection and control, that are available in the form of wearable devices such as smart watches or phones. Furthermore, telestroke network is a part of telemedicine used to connect smaller hospitals and bigger centers via the internet to achieve higher coverage of expert care for patients as well as to save time while treating acute stroke. It allows for precise assessment of clinical presentation and expert review of radiological scans, thus helping to direct therapy and further treatment of acutely ill patient. Radiology is one of the most interesting fields for deployment of artifical intelligence in medicine. It is shown that neural networks can compete with radiologists in analysing some imaging results, but their wider application is still in the early stages of development. Databases have an important role in development and implementation of artificial intelligence, therefore there is a need for systematic collection of radiological images and findings, which may allow for automatic analysis of neuroradiological images. That would make diagnosing and treating acute stroke, as well as other emergency conditions, faster