上腕骨近位部骨折の AI 予測 (Orthopredict)
人工知能に基づく上腕骨近位部骨折患者の臨床転帰の予測
私たちのスマートフォンは、家族、愛する人、友人の写真を認識できます。 顔認識ソフトウェアは、人工知能 (AI)、画像認識、その他の高度なテクノロジーを活用して、顔のマッピング、分析、確認を行います。
私たち人間は、上腕骨近位部骨折を負った患者に関連する傷害を分類する際にうまくいきません。 その結果、上腕骨近位端骨折の治療には大きな不均一性が存在します。 さらに、現在のシリーズが時代遅れの分類に基づいており、公表されたシリーズでは分析された数百人を超える患者が集められていることを考えると、合併症や骨折後遺症のリスクに関する関連情報を患者に提供することは困難である。 こうした制限があるため、患者は自分の傷害に関する意思決定に参加する機会がほとんどありません。
現在のプロジェクトの目的は、上腕骨近位部骨折を呈する患者に関連する臨床結果を予測するための新しい技術を統合することです。 簡単に言うと、AI は人間による推論なしで同様の骨折パターンを特定するのに役立ちますが、人間はこの特定のタイプの骨折に関連する機能的結果や合併症などの関心のある変数をアルゴリズムに入力できます。
調査の概要
研究の種類
入学 (推定)
参加基準
適格基準
就学可能な年齢
- 大人
- 高齢者
健康ボランティアの受け入れ
サンプリング方法
調査対象母集団
説明
包含基準:
上腕骨近位端骨折を負った患者は、治療する外科医と患者の希望の基準に従って非手術的に治療されます。
被験者は損傷後最初の 3 週間以内に評価を受けました。 18歳から90歳までの患者。 前後方向および肩甲骨出口の投影における肩の単純X線写真で研究されている患者。
1年間の時間経過観察を受け入れる参加者。
除外基準:
認知症のある患者、または1年間の追跡調査後に評価を完了することが困難な患者。
過去に患肢の外科的治療を受けた患者。 過去に患肢に骨折を経験した患者。 外科治療を受けた患者。
研究計画
研究はどのように設計されていますか？
デザインの詳細
この研究は何を測定していますか？
主要な結果の測定
結果測定 |
メジャーの説明 |
時間枠 |
|---|---|---|
|
コンスタント・マーリースコア
時間枠：1年
|
機能的な成果
|
1年
|
協力者と研究者
研究記録日
主要日程の研究
研究開始 (推定)
一次修了 (推定)
研究の完了 (推定)
試験登録日
最初に提出
QC基準を満たした最初の提出物
最初の投稿 (実際)
学習記録の更新
投稿された最後の更新 (実際)
QC基準を満たした最後の更新が送信されました
最終確認日
詳しくは
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