Wspomagane sztuczną inteligencją wykrywanie złamań na promieniach rentgenowskich (FRACT-AI) (FRACT-AI)

Badanie to dodano jako badanie cząstkowe do badania „Szkolenie symulacyjne dla obrazowania na oddziałach ratunkowych” 2 (ClinicalTrials.gov Identyfikator NCT05427838). Celem tej pracy jest ocena wpływu algorytmu Boneview wzmocnionego sztuczną inteligencją (AI) na dokładność diagnostyczną lekarzy w zakresie wykrywania złamań na zwykłym zdjęciu rentgenowskim. W wyniku badania zostanie utworzony zbiór danych obejmujący 500 zwykłych zdjęć rentgenowskich obejmujący standardowe obrazy wszystkich kości innych niż czaszka i kręgosłup szyjny, przy czym 50% przypadków będzie prawidłowych, a 50% będzie zawierało złamania. „Podstawowa prawda” dla każdego obrazu w celu potwierdzenia obecności lub braku złamania zostanie ustalona przez panel starszego radiologa. Ten zbiór danych zostanie następnie wywnioskowany przez algorytm Gleamer Boneview w celu zidentyfikowania złamań. Wydajność algorytmu zostanie porównana ze standardem referencyjnym. Następnie w badaniu zostanie przeprowadzone badanie wielu przypadków z udziałem wielu czytelników, podczas którego klinicyści interpretują wszystkie obrazy bez sztucznej inteligencji, a następnie uzyskują dostęp do danych wyjściowych algorytmu sztucznej inteligencji. W charakterze czytelników zatrudnionych zostanie 18 klinicystów, po 3 z każdej z sześciu odrębnych grup klinicznych: medycyna ratunkowa, chirurgia urazowa i ortopedyczna, pielęgniarki ratunkowe, fizjoterapia, radiologia i radiologowie, z trzema poziomami stażu pracy w każdej grupie. Porównane zostaną zmiany w dokładności raportowania (czułość, swoistość), pewności i szybkości czytników w dwóch sesjach. Wyniki zostaną przeanalizowane w formie zbiorczej analizy dla wszystkich czytelników, a także dla następujących podgrup: Rola kliniczna, Poziom stażu pracy, Ustalenie patologiczne, Trudność obrazu. Badanie wykaże wpływ interpretacji sztucznej inteligencji na interpretację dokonywaną przez klinicystów oraz na tle klinicystów stosujących sztuczną inteligencję jako uzupełnienie swojej interpretacji. Badanie będzie reprezentować szereg środowisk zawodowych i poziomów doświadczenia wśród elementu klinicznego. W badaniu zostaną wykorzystane zwykłe zdjęcia rentgenowskie, które będą reprezentować szereg widoków anatomicznych i obrazów patologicznych, jednakże zdjęcia rentgenowskie będą przedstawiać równą liczbę zdjęć patologicznych i niepatologicznych, przywiązując taką samą wagę do oceny swoistości i czułości. Uzyskano już zgodę etyczną, a badanie zostanie rozpowszechnione poprzez publikację w recenzowanych czasopismach i prezentację na odpowiednich konferencjach.