Оценка эффективности алгоритмов диагностической поддержки при рентгенографии грудной клетки — исследование LuAna

Целью данного исследования является оценка того, связано ли использование ИИ в качестве инструмента поддержки врача с увеличением частоты обнаружения рентгенографических данных грудной клетки у взрослых с респираторными жалобами по сравнению с диагностикой, выполняемой исключительно врачами без поддержки ИИ. Это кластерно-рандомизированное клиническое исследование, проведенное по схеме ступенчатого клина и в соответствии с рекомендациями Стандартных пунктов протокола: Рекомендации для интервенционных исследований (SPIRIT). В этом исследовании использовалось решение для диагностической поддержки рентгенографии грудной клетки - LungAnalysis (LuAna), разработанное Израильской больницей Альберта Эйнштейна (HIAE) в рамках PROADI-SUS Banco de Imagens.

Клинические испытания будут проводиться в нескольких центрах с разнообразным населением из системы общественного здравоохранения, чтобы гарантировать валидацию алгоритмов для широкого демографического профиля. Ожидаемые преимущества значительны: они обеспечивают большую безопасность пациентов, повышают уверенность врачей в интерпретации рентгенограмм грудной клетки, способствуют повышению эффективности и экономии затрат на медицинские услуги, а также открывают многообещающие перспективы для других приложений искусственного интеллекта в визуализационной диагностике.