Sztuczna inteligencja wykrywa wczesne całkowite uszkodzenie implantu endoprotezoplastycznego stawu kolanowego

Celem tego badania jest sprawdzenie, czy uczenie maszynowe (ML) można wykorzystać do wykrycia niewielkiego stopnia obluzowania, prześwitujących stref lub innych zmian na radiogramach, które mogłyby przewidzieć wczesne niepowodzenie po całkowitej alloplastyce stawu kolanowego NexGen.

Naukowcy zidentyfikują zwykłe zdjęcia rentgenowskie AP i boczne na zwykłej kliszy od dwóch grup pacjentów. Ci, którzy przeszli całkowitą alloplastykę stawu kolanowego (TKR) NexGen, która zakończyła się niepowodzeniem, oraz ci, którzy mają dobrze działające TKR. Zdjęcia rentgenowskie z tych dwóch grup zostaną oznaczone jako „nieudane” i „dobre wyniki” i będą przetwarzane za pomocą algorytmu uczenia maszynowego.

Algorytm odniesie sukces, jeśli będzie w stanie wykryć NexGen TKR, który uległ awarii lub nadal działał dobrze. Zostanie to określone za pomocą zestawu testowego.

Populacja będzie obejmować osoby dorosłe, u których wycofano całkowitą endoprotezoplastykę stawu kolanowego NexGen ze standardową nakładką piszczelową. Obejmuje wyłącznie osoby dorosłe, które w latach 2003–2022 miały TKR w szpitalach uniwersyteckich w Southampton.

Niepowodzenie zostanie zdefiniowane jako rewizja komponentów kości piszczelowej lub udowej, która prawdopodobnie wynika z luźnego obluzowania. Wykluczy wypłukania, wymianę złamań poli, okołoprotezowych, infekcję potwierdzoną mikrobiologicznie.

Dobrze wykonujący TKR będą definiowani jako pacjenci, u których TKR wykonano in situ przez 10 lat i nie zgłosili żadnych znaczących objawów.