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응급실 골절을 탐지하는 인공지능의 영향: 실용적 전향적 연구

2024년 1월 17일 업데이트: University Hospital, Angers

외상성 응급 상황은 응급실 상담의 주요 이유이며 표준 방사선 촬영은 골관절 외상에 대한 주요 영상 검사입니다. 그러나 응급실에 입원하는 환자 수가 증가하고 이에 따라 응급실 의료진의 업무량이 증가함에 따라 외상 응급 상황에서 방사선 사진의 해석이 더욱 어려워지고 결과적으로 오해의 위험이 높아집니다.

특히 이미지에 대한 진단 소프트웨어의 참여를 통해 의료 분야에서 인공 지능의 존재가 증가함에 따라 골관절 이미지 재생을 지원하는 데 인공 지능의 사용이 더욱 적절해졌습니다.

골절 탐지에서 인공 지능의 성능을 평가한 32개 연구에 대한 최근 메타 분석에서는 숙련된 방사선 전문의와 AI 기반 진단 간의 성능이 비슷한 것으로 나타났습니다. 그러나 이는 주로 후향적 연구였기 때문에 응급 상황과 같은 진료 흐름에서의 사용 현실과는 더 거리가 멀었습니다.

따라서 본 연구의 목적은 골관절 외상이 의심되는 환자를 위해 응급실에서 인공지능 소프트웨어를 구현하는 동안 그 사용을 전향적으로 검증하는 것입니다.

연구 개요

상세 설명

요청된 X-ray를 완료한 후 수석 응급의사가 X-ray(원본 이미지만)를 판독하고 진단(골절 여부 및 위치 확인)을 제공하고 전문의(정형외과/방사선 전문의)에게 요청하는지 여부를 보고합니다. 요구하는 이유(긴급관리, 골절의혹). "Boneview" 소프트웨어로 방사선 촬영을 처리한 후 응급 의사는 인공 지능 분석을 고려하여 두 번째 판독을 수행합니다. 결과와 결정도 같은 방식으로 나타냅니다. 그 후, 전문 호출, 퇴원, 긴급 관리 등 환자에 대한 실질적인 관리를 수행합니다.

방사선실 인턴이 전날 밤과 응급실에서 촬영한 방사선 사진을 체계적으로 다시 판독하는 동안 기본 영상을 1차 판독한 후 결과(골절 여부 및 국소화)를 제공합니다. 그런 다음 그는 "Boneview"의 도움을 받아 두 번째 읽기를 수행하고 결과를 다시 제공합니다.

골관절 영상을 전문으로 하는 방사선 전문의가 처음에는 방사선 사진을 판독합니다. 그는 결과(골절 예/아니오 및 현지화)를 기록한 다음 소프트웨어에서 주석이 달린 방사선 사진을 읽습니다. 그는 결과를 다시 줄 것입니다.

환자의 경우 추가적인 영상검사는 없지만 인공지능의 도움을 받아 엑스레이를 2차 판독하게 됩니다. 이러한 애완동물 독서는 환자 관리에 변화를 가져옵니다.

실제로 내부 방사선과의 방사선 판독이나 응급의사의 결론과 골관절 영상 전문의의 판독 사이에 불일치가 발견되면 환자를 응급실로 소환하고 필요한 경우 다시 호출합니다.

연구 유형

중재적

등록 (추정된)

1600

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 연락처

연구 연락처 백업

  • 이름: Marie Bost, study coordinator
  • 전화번호: +33 2 41 35 31 99
  • 이메일: mabost@chu-angers.fr

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

아니

설명

포함 기준:

  • 주요 환자
  • 외상 후 48시간 이내에 응급실에 입원함
  • 사지 또는/및 골반의 X-레이에 징후가 있는 환자
  • 환자 동의 표현
  • 관련 환자 또는 사회보장 수혜자

제외 기준:

  • 다중외상 환자
  • 흉요추, 두개골, 경추(소프트웨어의 의도된 사용에 의해 영향을 받지 않는 신체의 모든 부분)의 X-레이
  • 임신, 수유 또는 분만 중인 환자

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 특수 증상
  • 할당: 해당 없음
  • 중재 모델: 단일 그룹 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
인공지능이 없는 경우와 인공지능이 있는 경우의 X-Ray 판독 간의 ER 지원 변경
기간: 일년
골절 진단 소프트웨어가 없는 경우와 없는 경우 ER 지원 결정 비교
일년

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (추정된)

2024년 3월 1일

기본 완료 (추정된)

2024년 8월 1일

연구 완료 (추정된)

2024년 11월 1일

연구 등록 날짜

최초 제출

2023년 8월 22일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2023년 8월 22일

처음 게시됨 (실제)

2023년 8월 28일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (추정된)

2024년 1월 18일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2024년 1월 17일

마지막으로 확인됨

2023년 7월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

추가 관련 MeSH 약관

기타 연구 ID 번호

  • 49RC23_0343

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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골절, 뼈에 대한 임상 시험

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