KI-unterstützte Erkennung von Frakturen auf Röntgenstrahlen (FRACT-AI) (FRACT-AI)

Diese Studie wurde als Unterstudie zur Studie „Simulation Training for Emergency Department Imaging 2“ (ClinicalTrials.gov) hinzugefügt ID NCT05427838). Ziel dieser Arbeit ist es, den Einfluss eines durch künstliche Intelligenz (KI) verbesserten Algorithmus namens Boneview auf die diagnostische Genauigkeit von Ärzten bei der Erkennung von Frakturen auf einfachen Röntgenaufnahmen (Röntgenaufnahmen) zu bewerten. Im Rahmen der Studie wird ein Datensatz aus 500 einfachen Röntgenaufnahmen mit Standardbildern aller Knochen außer Schädel und Halswirbelsäule erstellt, wobei 50 % normale Fälle und 50 % Frakturen enthalten. Für jedes Bild wird von einem leitenden Radiologengremium eine Referenz-„Grundwahrheit“ erstellt, um das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein einer Fraktur zu bestätigen. Dieser Datensatz wird dann vom Gleamer Boneview-Algorithmus abgeleitet, um Frakturen zu identifizieren. Die Leistung des Algorithmus wird mit dem Referenzstandard verglichen. Im Rahmen der Studie wird dann eine Multiple-Reader-Multiple-Case-Studie durchgeführt, bei der Ärzte alle Bilder ohne KI und anschließend mit Zugriff auf die Ausgabe des KI-Algorithmus interpretieren. 18 Kliniker werden als Leser rekrutiert, davon jeweils 3 aus sechs unterschiedlichen klinischen Gruppen: Notfallmedizin, Trauma- und orthopädische Chirurgie, Notfallkrankenschwestern, Physiotherapie, Radiologie und Radiologieassistenten, mit drei Dienstaltersstufen in jeder Gruppe. Änderungen der Berichtsgenauigkeit (Sensitivität, Spezifität), des Vertrauens und der Lesergeschwindigkeit in zwei Sitzungen werden verglichen. Die Ergebnisse werden in einer gepoolten Analyse für alle Leser sowie für die folgenden Untergruppen ausgewertet: Klinische Rolle, Dienstaltersstufe, pathologischer Befund, Bildschwierigkeit. Die Studie wird die Auswirkungen einer KI-Interpretation im Vergleich zur Interpretation durch Kliniker und im Vergleich zu Klinikern, die die KI als Ergänzung zu ihrer Interpretation nutzen, demonstrieren. Die Studie wird eine Reihe von beruflichen Hintergründen und Erfahrungsniveaus im klinischen Bereich abbilden. In der Studie werden einfache Röntgenaufnahmen verwendet, die eine Reihe anatomischer Ansichten und pathologischer Darstellungen darstellen. Allerdings werden die Röntgenaufnahmen die gleiche Anzahl pathologischer und nicht pathologischer Röntgenaufnahmen darstellen, sodass der Beurteilung von Spezifität und Sensitivität das gleiche Gewicht beigemessen wird. Die Ethikgenehmigung wurde bereits erteilt und die Studie wird durch Veröffentlichung in Fachzeitschriften und Präsentation auf relevanten Konferenzen verbreitet.