Effekten av kunstig intelligens som oppdager brudd i akuttavdelingen: en pragmatisk prospektiv studie (Boneview-ED)
Traumatiske nødsituasjoner er den primære årsaken til konsultasjon i akuttmottak og standard røntgen er den primære bildeundersøkelsen for osteoartikulære traumer. Men med økningen i antall pasienter innlagt på akuttmottak og dermed økt arbeidsmengde for legevakt, vanskeliggjøres tolkning av røntgenbilder ved traumer, noe som resulterer i høy risiko for feiltolkning.
Den økende tilstedeværelsen av kunstig intelligens i det medisinske feltet, særlig gjennom involvering av diagnostisk programvare på bilder, gjør bruken av den mer relevant ved hjelp av replay av osteoartikulære bilder.
En fersk metaanalyse av 32 studier som evaluerte ytelsen til kunstig intelligens i frakturdeteksjon fant sammenlignbar ytelse mellom erfarne radiologer og AI-basert diagnose. Dette var imidlertid hovedsakelig retrospektive studier, og dermed mer fjernt fra virkeligheten av bruken i en omsorgsstrøm som nødsituasjoner.
Målet med denne studien er derfor å prospektivt validere bruken av kunstig intelligens-programvare under implementeringen på en akuttavdeling for pasienter innlagt for mistanke om slitasjetraume.
Studieoversikt
Status
Forhold
Intervensjon / Behandling
Detaljert beskrivelse
Etter å ha fullført det forespurte røntgenbildet, leser overlegen røntgenbildet (kun naturlig bilde), gir sin diagnose (fraktur ja/nei og lokalisering) og rapporterer om han ber om spesialisten (ortoped/radiolog) eller ikke, og grunn til at han ber om det (hastebehandling, tvil om brudd). Etter å ha behandlet røntgenbildet med "Boneview"-programvaren, foretar akuttlegen en ny lesing som tar hensyn til analysen av kunstig intelligens. Den viser resultatet og avgjørelsen på samme måte. Deretter utfører han den praktiske behandlingen av pasienten: spesialisert samtale, utgang, akuttbehandling.
Under systematisk omlesing av røntgenbildene gjort i akuttmottaket kvelden før og kvelden av radiologipraktikanten, foretar han en første avlesning av de innfødte bildene og gir resultatet (fraktur ja/nei og lokalisering). Deretter gjør han en ny lesing assistert av "Boneview" og gir resultatet på nytt.
En radiolog spesialisert i osteoartikulær avbildning vil lese røntgenbildene i utgangspunktet. Han vil notere resultatet (fraktur ja/nei og lokalisering) og deretter lese røntgenbildene som er kommentert av programvaren. Han vil gi resultatet igjen.
For pasienten vil det ikke være ytterligere bildeundersøkelser, men røntgenbildet vil bli avlest en sekundær gang med hjelp av kunstig intelligens. Denne kjæledyravlesningen forårsaker en endring i pasientbehandlingen.
Hvis det registreres et avvik mellom avlesningen av røntgenbildet av den interne radiologien eller konklusjonen til akuttlegen og avlesningen av seniorradiologen spesialisert i osteoartikulær avbildning, vil pasienten bli tilbakekalt og tilbakekalt til akuttmottaket om nødvendig
Studietype
Registrering (Antatt)
Fase
- Ikke aktuelt
Kontakter og plasseringer
Studiekontakt
- Navn: Damien Combes, Dr
- Telefonnummer: 33 (0)2 41 35 42 81
- E-post: damien.combe@chu-angers.fr
Studer Kontakt Backup
- Navn: Marie Bost
- Telefonnummer: 33 (0)2 41 35 31 99
- E-post: mabost@chu-angers.fr
Studiesteder
-
-
Maine Et Loire
-
Angers, Maine Et Loire, Frankrike, 49933
- Rekruttering
- Dr Damien COMBES
-
Ta kontakt med:
- Delphine DOUILLET, Dr
- Telefonnummer: 33 (0)2 41 35 37 15
- E-post: delphine.douillet@chu-angers.fr
-
Ta kontakt med:
- Christophe AUBE, Pr
- Telefonnummer: 33 (0)2 41 35 42 81
- E-post: ChAube@chu-angers.fr
-
-
Deltakelseskriterier
Kvalifikasjonskriterier
Alder som er kvalifisert for studier
- Voksen
- Eldre voksen
Tar imot friske frivillige
Beskrivelse
Inklusjonskriterier:
- Hovedpasient
- Innlagt i akuttmottaket etter traumer mindre enn 48 timer
- Pasient med indikasjon på røntgen av lemmer og/og bekken
- Uttrykke pasientens samtykke
- Tilknyttet pasient eller trygdemottaker
Ekskluderingskriterier:
- Polytraumatisert pasient
- Røntgen av korso-lumbale ryggraden, hodeskalle, cervikal ryggrad (alle deler av kroppen påvirkes ikke av tiltenkt bruk av programvaren)
- Gravid, ammende eller fødende pasient
Studieplan
Hvordan er studiet utformet?
Designdetaljer
- Primært formål: Diagnostisk
- Tildeling: N/A
- Intervensjonsmodell: Enkeltgruppeoppdrag
- Masking: Ingen (Open Label)
Våpen og intervensjoner
Deltakergruppe / Arm |
Intervensjon / Behandling |
|---|---|
|
Annen: Unik arm
Uten og med Boneview-programvare bruk for alle inkluderte pasienter
|
alle røntgenstråler vil bli analysert med og uten programvaren
|
Hva måler studien?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Tiltaksbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Endring i ER-støtte mellom røntgenavlesning uten og med kunstig intelligens
Tidsramme: 1 år
|
Sammenlign ER-støttebeslutninger uten og med brudddiagnoseprogramvare
|
1 år
|
Samarbeidspartnere og etterforskere
Sponsor
Etterforskere
- Hovedetterforsker: Damien Combes, Dr, University Hospital of Angers
Studierekorddatoer
Studer hoveddatoer
Studiestart (Faktiske)
Primær fullføring (Antatt)
Studiet fullført (Antatt)
Datoer for studieregistrering
Først innsendt
Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene
Først lagt ut (Faktiske)
Oppdateringer av studieposter
Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)
Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene
Sist bekreftet
Mer informasjon
Begreper knyttet til denne studien
Ytterligere relevante MeSH-vilkår
Andre studie-ID-numre
- 49RC23_0343
Plan for individuelle deltakerdata (IPD)
Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?
Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter
Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt
Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt
Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .