人工知能による筋骨格系検査のためのデータ収集研究

超音波は費用対効果が高く、使いやすいという特性により、筋骨格系疾患の診断における基礎として位置づけられています。

この単一中心の前向き研究では、健康な筋骨格系を持つ人と病状のある人の両方から構成される 300 人のボランティアに参加してもらうことを目的としています。 収集された超音波生データは、超音波画像上の主要な解剖学的ランドマークを識別および強調表示するためのモデルをトレーニングするために使用されます。 参加者の性別、年齢、BMI、病歴が考慮され、報告されます。 すべてのスキャンは、FDA の認可を受けた汎用超音波装置で実行されます。 取得された画像は、スマートアルファテクノロジーサンによる人工知能ベースの医療ソフトウェアの開発に使用されます。 ヴェティック。 A.Ş.、アンカラ、トルコ。 Smart Alfa は、Nerveblox 人工知能ソフトウェアで同じ方法を使用して、麻酔分野でも同様の研究を実施しました。

調査方法には次の要素が含まれます。

• 確立されたプロトコルに従って、特定の身体ビューが、異なる身体面に沿って短軸と長軸の両方からスキャンされます。 焦点領域には、肩、肘、手、腰、膝、足の領域内の腱、靱帯、骨、神経が含まれます。
• 性別ごとに均等に配分された 300 人のボランティアのコホート (男性 150 人、女性 150 人) の人口統計データ (BMI、性別、年齢) が文書化されます。
• 潜在的な偏見に対抗するために、ボランティアの参加順序はランダム化されます。
• 各スキャンには 45 分かかることが予想されます。