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Verbesserung der diagnostischen Genauigkeit bei der Frakturerkennung auf Röntgenaufnahmen des Bewegungsapparates mithilfe von Deep Learning: Eine retrospektive Multi-Reader-Studie

16. März 2026 aktualisiert von: Carebot s.r.o.
Diese retrospektive Studie zielt darauf ab, die Wirksamkeit künstlicher Intelligenz (KI) bei der Identifizierung von Frakturen auf Röntgenaufnahmen des Bewegungsapparates zu bewerten. Durch den Vergleich der Leistung eines Deep-Learning-KI-Modells mit der Leistung erfahrener Radiologen wollen wir verstehen, wie KI dazu beitragen kann, die Genauigkeit der Frakturerkennung im klinischen Umfeld zu verbessern. Die Studie analysierte 600 Röntgenaufnahmen von pädiatrischen und erwachsenen Patienten und konzentrierte sich auf die Identifizierung von Frakturen an verschiedenen Körperteilen, darunter Fuß, Knöchel, Knie, Hand, Handgelenk und mehr. Die Ergebnisse zeigen, dass die Integration von KI die Sensibilität von Radiologen bei der Erkennung von Frakturen erhöhen und möglicherweise die Patientenergebnisse verbessern kann, indem die Anzahl übersehener Verletzungen verringert wird.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Studientyp

Beobachtungs

Einschreibung (Tatsächlich)

600

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

    • Moravskoslezský kraj
      • Frýdek-Místek, Moravskoslezský kraj, Tschechien, 73801
        • Nemocnice ve Frýdku-Místku, p.o.

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Kind
  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Nein

Probenahmeverfahren

Nicht-Wahrscheinlichkeitsprobe

Studienpopulation

Die Studie umfasst eine retrospektive Kohorte pädiatrischer und erwachsener Patienten, die sich zwischen dem 20. März und dem 8. Mai 2023 einer Röntgenaufnahme des Bewegungsapparates in einem Krankenhaus mit einem einzigen Zentrum unterzogen haben.

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Patienten ab 1 Jahr.
  • Röntgenaufnahmen des Bewegungsapparates sind im DICOM-Format (Digital Imaging and Communications in Medicine) verfügbar.
  • Mindestens eine digitale Röntgenaufnahme eines appendikulären Körperteils, einschließlich Fuß, Knöchel, Knie, Hand, Handgelenk, Ellenbogen, Schulter oder Becken.

Ausschlusskriterien:

  • Schlechte Röntgenqualität, die eine menschliche Interpretation unmöglich macht.
  • Röntgenaufnahmen der Lenden-, Brust- und Halswirbelsäule oder der Gesichts-/Nasenknochen.
  • Röntgenaufnahmen, die die Einschlusskriterien für appendikuläre Körperteile nicht erfüllen.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

Kohorten und Interventionen

Gruppe / Kohorte
Intervention / Behandlung
Mithilfe von KI und der Überprüfung durch einen Radiologen analysierte Röntgenbilder
Diese Kohorte besteht aus 600 Röntgenaufnahmen von pädiatrischen und erwachsenen Patienten im Alter von 1 bis 99 Jahren, die sich einer Röntgenuntersuchung wegen Erkrankungen des Bewegungsapparates unterzogen haben. Die Röntgenaufnahmen umfassen verschiedene Körperteile wie Fuß, Knöchel, Knie, Hand, Handgelenk, Ellenbogen, Schulter und Becken. In 95 Fällen lagen Frakturen vor, während in 453 Fällen keine Frakturen auftraten.
Der Einsatz einer auf Deep Learning basierenden Software für künstliche Intelligenz, Carebot AI Bones Version 1.2.2, die die Erkennung von Frakturen auf Röntgenaufnahmen des Bewegungsapparates unterstützen soll. Das KI-Modell analysiert digitale Röntgenbilder, um Brüche zu identifizieren, und hebt interessante Bereiche mit Begrenzungsrahmen hervor.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Empfindlichkeit des KI-Modells im Vergleich zu Radiologen bei der Frakturerkennung auf Röntgenaufnahmen des Bewegungsapparates
Zeitfenster: Von März 2023 bis Mai 2023 (Retrospektiver Analysezeitraum)
Dieses Ergebnis misst die Empfindlichkeit des KI-Modells (Carebot AI Bones 1.2.2) bei der Erkennung von Frakturen auf Röntgenaufnahmen des Bewegungsapparates im Vergleich zur Empfindlichkeit von Radiologen mit unterschiedlichem Erfahrungsniveau. Die Sensitivität wird als Anteil der vom KI-Modell und von Radiologen identifizierten wirklich positiven Frakturfälle an allen bestätigten Frakturfällen berechnet.
Von März 2023 bis Mai 2023 (Retrospektiver Analysezeitraum)

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

20. März 2023

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

15. Juli 2024

Studienabschluss (Tatsächlich)

15. Juli 2024

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

14. Oktober 2024

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

14. Oktober 2024

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

16. Oktober 2024

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

18. März 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

16. März 2026

Zuletzt verifiziert

1. März 2026

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • CB-BONES-01-FM

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Beschreibung des IPD-Plans

Aufgrund von Datenschutzbedenken und dem retrospektiven Charakter der Studie werden individuelle Teilnehmerdaten (IPD) nicht weitergegeben. Die erfassten Daten enthalten sensible medizinische Informationen, die durch Vertraulichkeitsvereinbarungen und DSGVO-Vorschriften geschützt sind.

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Nein

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