Modelli basati sull'intelligenza artificiale per l'autoanalisi del disallineamento della colonna vertebrale

Questo studio retrospettivo ha coinvolto la raccolta di radiografie dell'intera colonna vertebrale posteroanteriore da 2.763 individui in 5 rinomati ospedali della Cina continentale e 2 ospedali di Hong Kong per un periodo dal 1 gennaio 2012 al 4 aprile 2021. I raggi X del Queen Mary Hospital e del Duchess of Kent Children's Hospital di Sandy Bay a Hong Kong, noti come coorte QMH&DKCH, sono stati utilizzati specificamente per lo sviluppo del modello. All'interno di questa coorte, l'86,5% (1686 pazienti su 1950) è stato scelto casualmente come set di addestramento per lo sviluppo del modello, mentre il restante 13,5% (264 pazienti) ha formato il set di validazione interna per garantire che le prestazioni del modello fossero testate in modo indipendente. Inoltre, i dati provenienti da cinque importanti ospedali della Cina continentale sono stati inseriti in set di dati di validazione esterna per valutare l'efficacia del modello. Questi ospedali includevano l'ospedale del Peking Union Medical College, l'ospedale Nanfang, l'ospedale Jishuitan, l'ospedale Ruijin e l'ospedale Huashan. Tutti i dati sono stati deidentificati prima di essere utilizzati per lo sviluppo e la validazione del modello. Lo studio ha arruolato partecipanti di età compresa tra 10 e 18 anni con presenza o assenza confermata di scoliosi idiopatica adolescenziale (AIS). Informazioni demografiche come età, sesso e BMI sono state estratte dalle cartelle cliniche. Sono stati applicati criteri di esclusione per garantire la specificità dello studio, escludendo individui con altri tipi di scoliosi, malattie della pelle che potrebbero avere un impatto sull'imaging, coloro che non sono in grado di stare in piedi e casi in cui l'imaging in piedi non era fattibile. Il disegno dello studio, illustrato nella Figura 1, consisteva in due fasi principali: sviluppo del modello e applicazione nel mondo reale. Il modello è stato ottimizzato e convalidato utilizzando i dati della coorte QMH&DKCH prima di essere distribuito sulla piattaforma AlignProCARE per l'applicazione clinica in diversi centri. Nella fase di applicazione nel mondo reale, cinque centri medici hanno utilizzato il software AlignProCARE per caricare e analizzare le immagini radiografiche dei pazienti a fini diagnostici.