Обнаружение переломов с помощью искусственного интеллекта на рентгеновских снимках (FRACT-AI) (FRACT-AI)

Это исследование было добавлено в качестве дополнительного исследования к исследованию «Имитационная тренировка для отделения неотложной помощи 2» (ClinicalTrials.gov). ID NCT05427838). Целью этой работы является оценка влияния алгоритма Boneview, улучшенного искусственным интеллектом (ИИ), на диагностическую точность врачей при обнаружении переломов на простом XR (рентгеновском снимке). В ходе исследования будет создан набор данных из 500 простых рентгеновских снимков, включающих стандартные изображения всех костей, кроме черепа и шейного отдела позвоночника, при этом 50% нормальных случаев и 50% содержат переломы. Эталонная «истинная информация» для каждого изображения, подтверждающая наличие или отсутствие перелома, будет установлена ​​группой старших радиологов. Затем этот набор данных будет использован алгоритмом Gleamer Boneview для выявления переломов. Производительность алгоритма будет сравниваться с эталонным стандартом. Затем в ходе исследования будет проведено многопользовательское исследование с несколькими считывателями, в котором врачи интерпретируют все изображения без искусственного интеллекта, а затем получают доступ к выходным данным алгоритма искусственного интеллекта. В качестве читателей будут набраны 18 врачей, по 3 из каждой из шести отдельных клинических групп: неотложная медицина, травматология и ортопедическая хирургия, практикующие медсестры неотложной помощи, физиотерапия, радиология и рентгенологи, с тремя уровнями стажа работы в каждой группе. Будут сравниваться изменения в точности отчетов (чувствительность, специфичность), уверенности и скорости чтения за два сеанса. Результаты будут проанализированы в рамках объединенного анализа для всех читателей, а также для следующих подгрупп: Клиническая роль, Уровень старшинства, Патологические находки, Сложность изображения. Исследование продемонстрирует влияние интерпретации ИИ по сравнению с интерпретацией клиницистами, а также по сравнению с врачами, использующими ИИ в качестве дополнения к своей интерпретации. В исследовании будет представлен широкий спектр профессиональных знаний и уровней опыта среди клинического элемента. В исследовании будут использоваться обычные рентгеновские снимки, которые будут представлять ряд анатомических изображений и патологических проявлений, однако рентгеновские снимки будут представлять равное количество патологических и непатологических рентгеновских снимков, придавая равный вес оценке специфичности и чувствительности. Одобрение по этике уже получено, и исследование будет распространяться посредством публикации в рецензируемых журналах и презентации на соответствующих конференциях.