人工知能が人工膝関節全置換術インプラントの失敗を早期に検出

この試験の目的は、機械学習 (ML) を使用して、NexGen 人工膝関節全置換術後の早期失敗を予測する可能性のある、X 線写真上のわずかな緩み、透明ゾーン、またはその他の変化を検出できるかどうかを調査することです。

研究者は、2 つのグループの患者からの単純 AP および側面単純フィルム X 線写真を特定します。 NexGen 人工膝関節全置換術 (TKR) を受けて失敗に終わった患者と、TKR の良好な成績を収めた患者。 これら 2 つのグループの X 線写真は「失敗」と「良好」というラベルが付けられ、機械学習アルゴリズムを通じて処理されます。

失敗した NexGen TKR または引き続き良好なパフォーマンスを示した NexGen TKR を検出できれば、アルゴリズムは成功します。 これはテスト セットを使用して決定されます。

対象者は、リコール対象の標準脛骨トレーを備えたNexGen全膝関節置換術を受けた成人となります。 対象となるのは、2003年から2022年の間にサウサンプトン大学病院でTKRを受けた成人のみとなる。

失敗は、おそらく側面の緩みによる脛骨または大腿骨コンポーネントの修正として定義されます。 ウォッシュアウト、ポリの交換、人工器官周囲の骨折、微生物学的に確認された感染は除外されます。

良好な成績を収めているTKRとは、10年間その場でTKRを受けており、重大な症状を報告していない患者として定義されます。