人工智能检测急诊科骨折的影响：一项务实的前瞻性研究 (Boneview-ED)
创伤性紧急情况是急诊科就诊的主要原因，而标准放射线摄影是骨关节创伤的主要影像学检查。 然而，随着急诊科收治的患者数量增加，急诊室工作人员的工作量增加，导致创伤急诊中射线照片的判读变得更加困难，导致误读的风险很高。
人工智能在医疗领域的日益普及，特别是通过图像诊断软件的参与，使其在骨关节图像重放方面的应用更加相关。
最近对 32 项评估人工智能在骨折检测中的性能的研究进行了荟萃分析，发现经验丰富的放射科医生和基于人工智能的诊断之间的性能相当。 然而，这些主要是回顾性研究，因此与其在紧急情况等护理流中使用的现实相距甚远。
因此，本研究的目的是前瞻性地验证人工智能软件在急诊科对疑似骨关节创伤入院的患者实施过程中的使用情况。
研究概览
详细说明
完成要求的 X 光检查后，高级急诊医生会读取 X 光片（仅原始图像），给出诊断（骨折是/否以及定位），并报告是否要求专家（骨科医生/放射科医生）以及他提出要求的原因（紧急处理，怀疑骨折）。 在使用“Boneview”软件处理放射线图像后，急诊医生会考虑人工智能的分析进行二次读取。 它以同样的方式表明其结果和决定。 然后，他对病人进行实际管理：专门呼叫、退出、紧急处理。
在放射科实习生系统地重读前一天晚上和晚上在急诊科拍摄的射线照片时，他对原始图像进行了首次读取并给出结果（骨折是/否和定位）。 然后，他在“Boneview”的辅助下进行二次读数，并再次给出结果。
专门从事骨关节成像的放射科医生将读取最初的原始放射线照片。 他将记录结果（骨折是/否以及定位），然后阅读软件注释的射线照片。 他会再次给出结果。
对于患者来说，不会进行额外的影像检查，但将在人工智能的帮助下二次读取 X 射线。 这种宠物阅读导致了患者管理的改变。
事实上，如果内部放射科对射线照相的读数或急诊医生的结论与专门从事骨关节成像的高级放射科医生的读数之间存在差异，必要时将把患者召回并重新召集到急诊科
研究类型
注册 (估计的)
阶段
- 不适用
联系人和位置
学习联系方式
- 姓名：Damien Combes, Dr
- 电话号码：33 (0)2 41 35 42 81
- 邮箱：damien.combe@chu-angers.fr
研究联系人备份
- 姓名：Marie Bost
- 电话号码：33 (0)2 41 35 31 99
- 邮箱：mabost@chu-angers.fr
学习地点
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Maine Et Loire
-
Angers、Maine Et Loire、法国、49933
- 招聘中
- Dr Damien COMBES
-
接触：
- Delphine DOUILLET, Dr
- 电话号码：33 (0)2 41 35 37 15
- 邮箱：delphine.douillet@chu-angers.fr
-
接触：
- Christophe AUBE, Pr
- 电话号码：33 (0)2 41 35 42 81
- 邮箱：ChAube@chu-angers.fr
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
描述
纳入标准：
- 主要患者
- 外伤后不到 48 小时被送往急诊室
- X 光检查显示四肢或/和骨盆有迹象的患者
- 表达患者同意
- 附属患者或社会保障受益人
排除标准：
- 多发伤患者
- 躯干腰椎、颅骨、颈椎的 X 射线（不受软件预期用途影响的所有身体部位）
- 孕妇、哺乳期或临产患者
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：诊断
- 分配：不适用
- 介入模型：单组作业
- 屏蔽：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
|---|---|
|
其他：独特的手臂
所有纳入的患者在不使用和使用 Boneview 软件的情况下使用
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所有 X 射线都将在使用或不使用软件的情况下进行分析
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
|
不使用人工智能和使用人工智能的 X 射线读取之间 ER 支持的变化
大体时间：1年
|
比较不使用和使用骨折诊断软件的 ER 支持决策
|
1年
|
合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员：Damien Combes, Dr、University Hospital of Angers
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (估计的)
研究完成 (估计的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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