大血管闭塞（LVO）所致急性缺血性卒中（AIS）患者能否在黄金时间窗内抵达具备血管内治疗能力的综合卒中中心（CSC），直接影响其功能预后。然而，在区域化卒中救治网络中，与基层医院评估、协调并转运患者相关的入院至转运（DIDO）时间长期居高不下，人工流程中的沟通延迟、影像判读等待和团队激活滞后，成为制约卒中急救效率的系统性瓶颈。
Viz.ai是一家专注于人工智能驱动卒中及心血管疾病诊疗协调的全球化医疗科技企业，其Viz.ai平台基于深度学习算法，可对头颅CT血管造影（CTA）进行实时影像分析，自动识别LVO等关键病变并同步激活护理团队，从而将传统“阅片-通知-协调”的串联流程转化为并行自动化流程。（推荐阅读：《【风向标｜技术】Viz 3D CTA助力实现更快、更清晰的3D神经血管动态可视化》）该平台已获美国食品药品监督管理局（FDA）多项批准，在美国上千家医院部署应用，并持续扩展至欧洲等国际市场。
在2026年2月举办的国际卒中大会（ISC 2026）上，Viz.ai展示了由其平台支持的最新临床数据。该研究由美国加州Adventist Health and Rideout医院Caezar Jara博士主导，在一所区域初级卒中中心及其所属的枢纽-辐射式（hub-and-spoke）网络内，评估了Viz.ai平台对LVO卒中患者DIDO时间的影响。
研究实施了一项综合性质量改进举措，核心措施包括部署Viz.ai平台、与CSC建立转诊伙伴关系以及标准化转运协议。实施后的数据显示，平均DIDO时间从202分钟显著缩短至113分钟，降幅达44%；113分钟的这一结果优于美国医院联合委员会（The Joint Commission）设定的120分钟国家基准值近6%。
这一性能提升主要源于两大流程环节的加速：一是LVO识别速度大幅提升，CTA完成到人工智能检测的时间缩短了84%；二是护理团队激活效率显著改善，团队通知时间从45分钟骤降至7分钟。Viz.ai方面指出，“上述流程改进是在其‘实时影像分析+自动化护理协调’能力被整合进整体质量改进举措的背景下实现的，人工智能并非孤立工具，而是系统性优化的一部分。”
Caezar Jara博士表示：“我们的举措旨在消除区域卒中救治中由人工流程瓶颈造成的延误。通过整合Viz.ai，我们用自动化、实时化的流程替代了复杂的转运流程，帮助患者更快地获得挽救生命的介入治疗。”
值得一提的是，美国匹兹堡大学医学中心（UPMC）Raul G Nogueira教授等人于2026年3月发表的回顾性研究亦显示，基于Viz.ai的分诊系统可将UPMC大型学术化枢纽-辐射模式卒中救治网络的DIDO时间缩短31分钟，同时使转诊后EVT治疗率提升17.8%。这提示AI打破了枢纽-辐射式网络中的信息壁垒，使基层医生能够即时获得“专家级”影像判读，以精准识别需转诊的患者，从而避免无效转运（推荐阅读：《【“伙”急“伙”聊】AI驱动型分诊系统对急性缺血性卒中诊疗流程与转运效率的影响》）。
通讯作者Raul G Nogueira教授等人在文中指出：“AI平台能让诊疗决策者即时获取影像资料，同时提供更高效的沟通渠道，实现更快的诊疗决策与更精准的分诊，而更快速的治疗可带来更好的血管再通效果与更优的患者功能预后。”
另据悉，Viz.ai平台今年的一大持续创新方向包括最新的Viz Assist功能。该功能专为区域和社区医院设计，通过整合实时患者情境信息、自动化护理团队激活、标准化转运流程以及简化院际沟通，进一步减少转运决策中的变异性，加速患者获得血管内再灌注治疗。
Viz.ai产品副总监Chelsea Summerour表示：“我们目前已公布的数据充分证明了人工智能驱动的护理协调在扩大先进卒中治疗可及性方面的力量。DIDO时间相对历史基线缩短，并达到美国心脏协会Get With The Guidelines（AHA-GWTG）转运标准，这是可测量的临床和系统层面进步，为那些本可能面临可预防性延误的患者加速了血管内治疗获取。”
Viz.ai（https://www.viz.ai/）是一家总部位于美国加利福尼亚州旧金山的全球化医疗科技企业，专注于利用人工智能改善卒中、心血管疾病及主动脉疾病的诊疗协调。其Viz LVO、Viz Aortic、Viz Cardio、Viz CTP、Viz ICH、Viz Aneurysm等多款AI影像分析产品已获得FDA批准，覆盖LVO检测、脑灌注评估、脑出血识别、动脉瘤筛查等核心场景。截至目前，Viz.ai平台已在美国上千家医院部署，服务网络持续向欧洲、澳大利亚等市场拓展。
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