A csonttörések mesterséges intelligenciával segített detektálása röntgensugárzáson (FRACT-AI) (FRACT-AI)

Ezt a tanulmányt a Simulation Training for Emergency Department Imaging 2 tanulmányhoz adtuk hozzá (ClinicalTrials.gov ID NCT05427838). Ennek a munkának az a célja, hogy értékelje a mesterséges intelligenciával (AI) továbbfejlesztett Boneview algoritmus hatását a klinikusok diagnosztikai pontosságára a törések észlelése során a sima röntgenfelvételen (X-Ray). A tanulmány egy 500 sima röntgenfelvételből álló adatkészletet hoz létre, amely a koponyán és a nyaki gerincen kívül az összes csont standard képét tartalmazza, 50%-ban normál esetek és 50%-ban törést tartalmaznak. A törés meglétének vagy hiányának igazolására minden egyes képre vonatkozó „alap igazságot” egy vezető radiológus testület állapít meg. Ezt az adatkészletet ezután a Gleamer Boneview algoritmus fogja kikövetkeztetni a törések azonosításához. Az algoritmus teljesítményét összehasonlítják a referenciaszabvánnyal. A tanulmány ezután egy Multiple-Reader Multiple Case vizsgálatot végez, amelyben a klinikusok az összes képet mesterséges intelligencia nélkül értelmezik, majd ezt követően hozzáférnek az AI-algoritmus kimenetéhez. 18 orvost vesznek fel olvasóként, három-három fővel a hat különböző klinikai csoportból: sürgősségi orvoslás, trauma és ortopédiai sebészet, sürgősségi ápolónők, fizioterápia, radiológia és radiológusok, mindegyik csoportban három szolgálati idővel. A jelentéskészítés pontosságában (érzékenység, specifikusság), az olvasók bizalmában és sebességében bekövetkezett változásokat összehasonlítjuk két munkamenet során. Az eredményeket egy összevont elemzésben elemezzük az összes olvasóra, valamint a következő alcsoportokra vonatkozóan: Klinikai szerep, Szenioritás szintje, Patológiai lelet, Képalkotás nehézsége. A tanulmány bemutatja a mesterséges intelligencia értelmezésének hatását a klinikusok értelmezéséhez, valamint azokhoz a klinikusokhoz, akik az MI-t értelmezésük kiegészítéseként használják. A tanulmány számos szakmai hátteret és tapasztalati szintet képvisel a klinikai elem között. A vizsgálatban sima filmröntgenfelvételeket használnak, amelyek anatómiai nézeteket és kórképeket képviselnek, ugyanakkor a röntgensugarak azonos számú kóros és nem patológiás röntgenfelvételt fognak bemutatni, egyenlő súlyt adva a specificitás és az érzékenység értékelésének. Az etikai jóváhagyást már megadták, és a tanulmányt lektorált folyóiratokban való közzététellel és a vonatkozó konferenciákon való bemutatással terjesztik.