Étude d'efficacité diagnostique du système d'IA dans le dépistage des nourrissons souffrant de dysplasie du développement de la hanche (ASIDDH)

1. Centres et médecins participants:

   Les données de la base de données de séquences de dépistage des ultrasons dans cette partie de l'étude provenaient principalement de l'hôpital Renji et du sixième hôpital populaire de Shanghai entre août 2014 et décembre 2021. L'hôpital Renji, le sixième hôpital populaire et l'hôpital pédiatrique affilié à l'Université Fudan, trois premiers hôpitaux de Shanghai, ont commencé à examen échographique GRAF plus tôt, avec une histoire moyenne de plus de 10 ans. Et ils sont chargés de fournir aux échographistes experts avec plus de 5 à 10 ans d'expérience de diagnostic d'échographie DDH et d'experts en orthopédie pédiatrique avec 5 à 10 ans d'expérience de diagnostic DDH pour participer à l'étude. Cependant, plusieurs autres établissements médicaux primaires ou distants avec un dépistage échographique DDH tardif et une expérience de diagnostic insuffisante étaient principalement responsables de fournir des échographistes primaires pour participer à l'étude. Avant l'étude, les échographistes impliqués dans cette étude seront évalués uniformément et quantitativement par le biais de documents d'examen.

2. Processus de recherche:

Une semaine avant le début de l'étude, les échographistes enregistrés dans l'étude ont reçu une formation uniforme du dernier diagnostic d'échographie DDH sous forme de PPT, vidéo, étude de la littérature et instruction hors ligne.

Pour les cas inclus dans la base de données de séquences de dépistage des ultrasons, ils apparaîtraient dans différents groupes de contrôle sous une forme aléatoire, tels que le modèle d'IA, le groupe échographique expert, le groupe d'échographier principal et le principal échographateur avec un groupe d'aide AI. Tous les cas de la base de données de séquences de dépistage des ultrasons ont été stratifiés et randomisés en blocs en quatre groupes ci-dessus (primaires, experts, experts, AI-dépendants, primaires assistés en AI).

Dans le groupe assisté par l'IA, chaque échographe a été invitée à choisir de modifier ou de confirmer le diagnostic en fonction des marques de mesure, des angles de diagnostic et des résultats de frappe fournis par le dispositif d'IA. Cependant, dans le groupe échographique expert et le groupe de l'échographiste junior, l'assistant de recherche dédié désactivera la fonction d'affichage de l'IA pour s'assurer qu'aucune information supplémentaire n'est fournie à l'échographiste. Le consensus de deux experts en orthopédie pédiatrique avec 5 à 10 ans d'expérience dans le diagnostic d'échographie DDH a été utilisé comme étalon-or. En cas de désaccord, un troisième expert pédiatrique évaluera les résultats du diagnostic de DDH. Le consensus final a été utilisé comme étalon-or.

Ensuite, le groupe d'experts orthopédiques pédiatriques a reçu les résultats de diagnostic des annotations initiaux de DDH dans les quatre groupes ci-dessus, y compris des images diagnostiques, des marques de mesure de diagnostic, des angles de diagnostic et des types de diagnostic. Et en examinant les annotations initiales, en sélectionnant "confirmer" ou "modifier" les annotations initiales, les annotations finales sont à nouveau effectuées pour ceux qui doivent être modifiés et les résultats du rapport final sont obtenus.

Enfin, les résultats de l'opération des différents groupes ci-dessus ont été résumés et analysés par des assistants de recherche indépendants, notamment l'angle α, l'angle β, les résultats de frappe et l'expérience de suivi spécifique du cas, y compris les temps de suivi, le temps de diagnostic, l'indice de Bang's , proportion d'études L'annotation est modifiée, la proportion d'études Le type DDH est modifié dans le rapport final et le changement moyen de l'angle alpha entre le rapport préliminaire et final.