BEVEZETÉS - Ischaemiás stroke esetén a re kanalizációs kezelés indikációja képalkotó vizsgálatokon alapul. Az indikáció felállításával, szükség esetén a képanyag más intézménybe történő továbbításával járó időveszteség minimalizálása érdekében mes ter séges intelligenciával (MI) m?ködő stroke képalkotó hálózatot (eStroke-hálózat) alakítottunk ki Magyarországon. A jelen közlemény célja ennek a bemutatása. ANYAG ÉS MÓDSZER - Az Országos Men tális Ideggyógyászati és Idegsebészeti In té zet (OMIII) szervezésében kiépített hálózatba 28 stroke-központot, köztük négy thrombectomiás központot vontunk be. A Pécsi Egyetem által korábban kiépített, és az OMIII projekttel párhuzamosan bővített hálózat 10 centrumot fed le, így az ország 38 stroke-központjában érhető el a szolgáltatás. A stroke-CT-vizsgálatok mindegyik köz pontból automatikusan egy központi te leradiológiai szerveren át a központi kép elemző szerverre kerülnek, ahol MI-alapú szoftver (eStroke, Brainomix Ltd.) vizsgálja az ischaemiás terület kiterjedését (ASPECTskála), a nagyérelzáródás tényét és lokalizációját, a kollaterális keringés minőségét, va lamint a standard CT-perfúziós paramétereket. A feldolgozott képek és az eredmények automatikusan visszakerülnek a küldő intézet és a releváns thrombectomiás központ képarchiváló rendszerébe, valamint elérhetővé válnak anonimizált formában, felhőszolgáltatáson keresztül asztali számítógépen vagy mobilapplikációban. EREDMÉNYEK - M?ködésének első egy éve alatt a rendszer 16276 betegről készült 38 060 szkent dolgozott fel. Az OMIII ta pasztalatában, 65, illetve 152 betegből álló mintában másodlagos betegtranszport esetén a Mentőszolgálathoz érkező első se gélyhívástól a thrombectomiás központba érkezésig eltelő idő ezen időszakban 38 perccel, 4 óra 18 percről 3 óra 40 percre csökkent. KÖVETKEZTETÉS - Az akut stroke-ellátás eredményeinek javítása technikailag lehetséges a központi MI-alapú képalkotó hálózat kialakításával. Az eStroke-hálózat működtetése rövidíti a betegszállítási transzportidőket, de ennek további optimalizálása szükséges.  Kulcsszavak: stroke, mesterséges intelligencia, képanalízis, stroke-network, drip and ship model