脊椎不整合自動分析用の人工知能ベースのモデル

この後ろ向き研究では、2012年1月1日から2021年4月4日までの期間に、中国本土の5つの有名な病院と香港の2つの病院で2,763人から後前部全体の脊椎X線写真を収集しました。 QMH&DKCH コホートとして知られる、香港のサンディベイにあるクイーン メアリー病院とダッチェス オブ ケント小児病院からの X 線写真が、モデル開発に特に使用されました。 このコホート内では、86.5% (患者 1950 人中 1686 人) がモデル開発用のトレーニング セットとしてランダムに選択され、残りの 13.5% (患者 264 人) はモデルのパフォーマンスが独立してテストされることを保証する内部検証セットを形成しました。 さらに、モデルの有効性を評価するために、中国本土の 5 つの著名な病院からのデータが外部検証データセットに編集されました。 これらの病院には、北京連合医科大学病院、南方病院、吉水潭病院、瑞金病院、華山病院が含まれます。 すべてのデータは、モデルの開発と検証に利用される前に匿名化されました。 この研究には、思春期特発性側弯症（AIS）の有無が確認された10～18歳の参加者が登録された。 年齢、性別、BMI などの人口統計情報は医療記録から抽出されました。 研究の特異性を確保するために除外基準が適用され、他のタイプの側弯症、画像撮影に影響を与える可能性のある皮膚疾患のある人、起立不能の人、立位画像撮影が不可能なケースを除外した。 図 1 に示す研究設計は、モデル開発と現実世界への適用という 2 つの主要なフェーズで構成されています。 このモデルは、さまざまなセンターにわたる臨床応用のために AlignProCARE プラットフォームに展開される前に、QMH&DKCH コホート データを使用して最適化および検証されました。 実際の応用段階では、5 つの医療センターが AlignProCARE ソフトウェアを利用して、診断目的で患者の X 線画像をアップロードして分析しました。