AI-förutsägelse FÖR PROXIMAL HUMERALFRAKTUR (Orthopredict)

Våra smartphones kan känna igen bilder på vår familj, nära och kära och vänner. Programvara för ansiktsigenkänning utnyttjar artificiell intelligens (AI), bildigenkänning och annan avancerad teknik för att kartlägga, analysera och bekräfta ett ansiktes identitet.

Vi människor gör ett dåligt jobb när vi klassificerar skadan relaterad till en patient som drabbats av en proximal humerusfraktur. Följaktligen finns det stor heterogenitet i behandlingen av proximala humerusfrakturer. Dessutom är det en utmaning att erbjuda relevant information till patienter om risken för komplikationer eller frakturföljder, med tanke på att de aktuella serierna är baserade på föråldrade klassificeringar och de publicerade serierna samlar drygt hundratals analyserade patienter. Med dessa begränsningar har patienterna få möjligheter att delta i beslutsfattandet om sin skada.

Det aktuella projektets syfte är att integrera nya teknologier för att förutsäga relevanta kliniska resultat för patienter som uppvisar en proximal humerusfraktur. I korthet kan AI hjälpa till att identifiera liknande frakturmönster utan mänskliga slutsatser, medan människor kan mata algoritmen med variabler av intresse såsom funktionella resultat och komplikationer relaterade till denna speciella typ av fraktur.