Deze pagina is automatisch vertaald en de nauwkeurigheid van de vertaling kan niet worden gegarandeerd. Raadpleeg de Engelse versie voor een brontekst.

Impact van kunstmatige intelligentie die breuken op de afdeling Emergence detecteert: een pragmatische prospectieve studie (Boneview-ED)

22 augustus 2024 bijgewerkt door: University Hospital, Angers

Traumatische noodsituaties zijn de belangrijkste reden voor overleg op spoedeisende hulpafdelingen en standaardradiografie is het primaire beeldvormende onderzoek voor osteo-articulair trauma. Echter, met de toename van het aantal patiënten dat op de spoedeisende hulp wordt opgenomen en daarmee de toegenomen werkdruk voor het personeel van de eerste hulp, wordt de interpretatie van röntgenfoto's bij trauma-noodgevallen echter moeilijker gemaakt, wat resulteert in een hoog risico op verkeerde interpretaties.

De groeiende aanwezigheid van kunstmatige intelligentie op medisch gebied, met name door de betrokkenheid van diagnostische software bij beelden, maakt het gebruik ervan relevanter ter ondersteuning van de herhaling van osteoarticulaire beelden.

Een recente meta-analyse van 32 onderzoeken waarin de prestaties van kunstmatige intelligentie bij fractuurdetectie werden geëvalueerd, vond vergelijkbare prestaties tussen ervaren radiologen en op AI gebaseerde diagnoses. Dit waren echter voornamelijk retrospectieve onderzoeken en stonden dus verder af van de realiteit van het gebruik ervan in een zorgstroom zoals noodsituaties.

Het doel van deze studie is daarom om het gebruik van kunstmatige intelligentiesoftware prospectief te valideren tijdens de implementatie ervan op een afdeling spoedeisende hulp voor patiënten die zijn opgenomen vanwege een vermoeden van osteo-articulair trauma.

Studie Overzicht

Gedetailleerde beschrijving

Na het maken van de gevraagde röntgenfoto leest de hoofdarts de röntgenfoto (alleen native beeld), stelt zijn diagnose (fractuur ja/nee en lokalisatie) en rapporteert of hij de specialist (orthopedist/radioloog) wel of niet vraagt ​​en de reden waarom hij erom vraagt ​​(dringende behandeling, twijfel over een breuk). Na verwerking van de radiografie met de "Boneview"-software, voert de spoedarts een tweede lezing uit, rekening houdend met de analyse van kunstmatige intelligentie. Het geeft op dezelfde manier het resultaat en de beslissing aan. Vervolgens voert hij het praktische beheer van de patiënt uit: gespecialiseerde oproep, exit, urgentiebeheer.

Tijdens het systematisch herlezen van de röntgenfoto's die de nacht ervoor en 's nachts op de afdeling spoedeisende hulp zijn gemaakt door de stagiair radiologie, maakt hij een eerste lezing van de oorspronkelijke beelden en geeft hij het resultaat (fractuur ja/nee en lokalisatie). Vervolgens voert hij een tweede lezing uit, bijgestaan ​​door "Boneview", en geeft het resultaat opnieuw.

Een radioloog gespecialiseerd in osteo-articulaire beeldvorming zal de aanvankelijk oorspronkelijke röntgenfoto's lezen. Hij zal het resultaat noteren (fractuur ja/nee en lokalisatie) en vervolgens de door de software geannoteerde röntgenfoto's lezen. Hij zal het resultaat opnieuw geven.

Voor de patiënt zullen er geen extra beeldvormende onderzoeken plaatsvinden, maar de röntgenfoto zal een tweede keer worden gelezen met behulp van kunstmatige intelligentie. Deze huisdiermeting veroorzaakt een verandering in het patiëntenbeheer.

Als er een discrepantie wordt opgemerkt tussen de lezing van de radiografie door de interne radiologie of de conclusie van de spoedeisende hulparts en de lezing van de senior radioloog gespecialiseerd in osteo-articulaire beeldvorming, wordt de patiënt teruggeroepen en indien nodig opnieuw opgeroepen naar de afdeling spoedeisende hulp.

Studietype

Ingrijpend

Inschrijving (Geschat)

1600

Fase

  • Niet toepasbaar

Contacten en locaties

In dit gedeelte vindt u de contactgegevens van degenen die het onderzoek uitvoeren en informatie over waar dit onderzoek wordt uitgevoerd.

Studiecontact

Studie Contact Back-up

Studie Locaties

Deelname Criteria

Onderzoekers zoeken naar mensen die aan een bepaalde beschrijving voldoen, de zogenaamde geschiktheidscriteria. Enkele voorbeelden van deze criteria zijn iemands algemene gezondheidstoestand of eerdere behandelingen.

Geschiktheidscriteria

Leeftijden die in aanmerking komen voor studie

  • Volwassen
  • Oudere volwassene

Accepteert gezonde vrijwilligers

Nee

Beschrijving

Inclusiecriteria:

  • Belangrijke patiënt
  • Opgenomen op de afdeling spoedeisende hulp na een trauma minder dan 48 uur
  • Patiënt met een indicatie op een röntgenfoto van de ledematen en/en het bekken
  • Express toestemming van de patiënt
  • Aangesloten patiënt of begunstigde van de sociale zekerheid

Uitsluitingscriteria:

  • Polygetraumatiseerde patiënt
  • Röntgenfoto van de corso-lumbale wervelkolom, schedel, cervicale wervelkolom (alle delen van het lichaam die niet worden beïnvloed door het beoogde gebruik van de software)
  • Zwangere, zogende of barende patiënt

Studie plan

Dit gedeelte bevat details van het studieplan, inclusief hoe de studie is opgezet en wat de studie meet.

Hoe is de studie opgezet?

Ontwerpdetails

  • Primair doel: Diagnostisch
  • Toewijzing: NVT
  • Interventioneel model: Opdracht voor een enkele groep
  • Masker: Geen (open label)

Wapens en interventies

Deelnemersgroep / Arm
Interventie / Behandeling
Ander: Unieke armen
Zonder en met Boneview-softwaregebruik voor alle opgenomen patiënten
alle röntgenfoto's worden geanalyseerd met en zonder de software

Wat meet het onderzoek?

Primaire uitkomstmaten

Uitkomstmaat
Maatregel Beschrijving
Tijdsspanne
Verandering in ER-ondersteuning tussen röntgenlezen zonder en met kunstmatige intelligentie
Tijdsspanne: 1 jaar
Vergelijk beslissingen over spoedeisende hulp zonder en met fractuurdiagnostische software
1 jaar

Medewerkers en onderzoekers

Hier vindt u mensen en organisaties die betrokken zijn bij dit onderzoek.

Onderzoekers

  • Hoofdonderzoeker: Damien Combes, Dr, University Hospital of Angers

Studie record data

Deze datums volgen de voortgang van het onderzoeksdossier en de samenvatting van de ingediende resultaten bij ClinicalTrials.gov. Studieverslagen en gerapporteerde resultaten worden beoordeeld door de National Library of Medicine (NLM) om er zeker van te zijn dat ze voldoen aan specifieke kwaliteitscontrolenormen voordat ze op de openbare website worden geplaatst.

Bestudeer belangrijke data

Studie start (Werkelijk)

22 juli 2024

Primaire voltooiing (Geschat)

21 januari 2025

Studie voltooiing (Geschat)

21 januari 2025

Studieregistratiedata

Eerst ingediend

22 augustus 2023

Eerst ingediend dat voldeed aan de QC-criteria

22 augustus 2023

Eerst geplaatst (Werkelijk)

28 augustus 2023

Updates van studierecords

Laatste update geplaatst (Werkelijk)

26 augustus 2024

Laatste update ingediend die voldeed aan QC-criteria

22 augustus 2024

Laatst geverifieerd

1 augustus 2024

Meer informatie

Termen gerelateerd aan deze studie

Aanvullende relevante MeSH-voorwaarden

Andere studie-ID-nummers

  • 49RC23_0343

Plan Individuele Deelnemersgegevens (IPD)

Bent u van plan om gegevens van individuele deelnemers (IPD) te delen?

NEE

Informatie over medicijnen en apparaten, studiedocumenten

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd geneesmiddel

Nee

Bestudeert een door de Amerikaanse FDA gereguleerd apparaatproduct

Nee

Deze informatie is zonder wijzigingen rechtstreeks van de website clinicaltrials.gov gehaald. Als u verzoeken heeft om uw onderzoeksgegevens te wijzigen, te verwijderen of bij te werken, neem dan contact op met register@clinicaltrials.gov. Zodra er een wijziging wordt doorgevoerd op clinicaltrials.gov, wordt deze ook automatisch bijgewerkt op onze website .

Abonneren