Проверка базы данных изображений проксимального отдела бедренной кости

Проект AO@AI в Турине — это совместный проект с туринской группой, которая собрала 2932 переднезадних (AP) рентгенограммы таза, из которых 1811 — изображения переломов, а 1121 — изображения без переломов. Группа из Турина разработала алгоритм искусственного интеллекта (ИИ) для классификации переломов с использованием этих изображений. Эти анонимизированные изображения (со всеми удаленными метаданными или личными идентификаторами) были загружены в облачную базу данных изображений (БД), размещенную и управляемую Фондом AO.

Туринская группа установила «основную истину», используя методы «консенсуса экспертов». Два рентгенолога из их медицинской бригады рассмотрели и классифицировали статус перелома (перелом или отсутствие перелома, а в случае перелома — классификация АО/Ортопедической травматологической ассоциации [OTA]).

Целью следующего шага является план проверки достоверности данных для проверки точности Туринской аннотации классификации переломов уже загруженных AP-изображений таза. Это необходимо для того, чтобы база данных изображений содержала точные качественные аннотации, необходимые для разработки ИИ.

На пилотном этапе из базы данных изображений будет выбрано случайное подмножество изображений Турина (300 изображений). Эти изображения будут рассмотрены внешней группой хирургов-экспертов по АО, которые будут комментировать изображения в соответствии со статусом перелома, т. е. перелом или отсутствие перелома, и, в случае перелома, классификацией АО/ОТА.

Группа хирургов-экспертов АО состоит из четырех хирургов, которые будут независимо просматривать 300 изображений, и пятого хирурга, который при необходимости будет выступать в качестве судьи. Опытные хирурги получат доступ к 300 изображениям через облачную базу данных изображений и смогут комментировать изображения. Опытные хирурги не будут знать Туринских аннотаций. Аннотации хирургов-экспертов будут внесены в базу данных, созданную для пилотного исследования.

Чтобы определить основную истину, аннотации четырех хирургов будут сопоставлены и выявлены расхождения. Затем будет организована встреча хирургов для согласованного разрешения разногласий с возможным привлечением пятого хирурга в качестве судьи. После итогового совещания будет создан единый набор аннотаций для 300 изображений группы хирургов-экспертов.

Туринские аннотации также будут введены в базу данных исследования, чтобы можно было сравнить их с аннотациями группы экспертов-хирургов.

В случае разногласий между Туринской аннотацией и аннотациями эксперта-хирурга АО, будет достигнут консенсус для установления новой базовой истины. Если этот процесс приведет к значительным изменениям в аннотациях, весь набор данных будет пересмотрен, чтобы установить этот новый стандарт. После такого всестороннего пересмотра набора данных алгоритм автоматической классификации переломов проксимального отдела бедренной кости, который уже был разработан туринской группой, будет переобучен. После повторного обучения производительность алгоритма будет оцениваться с помощью таких показателей, как точность, полнота и показатель F1, чтобы гарантировать его точность и эффективность при классификации переломов проксимального отдела бедренной кости.