ISC 2022会議での研究者らの報告によると、機械学習モデルは、救急診療において患者が虚血性脳卒中を発症しているかどうかを予測するのに役立つ可能性がある。
脳卒中患者の約9%は誤診されており、これは転帰不良と関連する。救急診療における機械学習の使用は、虚血性脳卒中の検出および誤診の回避に役立つ可能性がある。
米国ペンシルバニア州ダンビルにあるGeisinger Health Systemの研究者らは、2003年9月～2019年5月に13ヵ所の病院の救急診療部で治療を受けた患者のデータを収集した。その後のデータ（2019年6月～2020年12月）はCOVID前コホートとCOVID後コホートに分けて検証された。