Искусственный интеллект улучшает рентгенологическую идентификацию пациентов с переломами костей

По данным нового исследования, искусственный интеллект, который может «читать» электронные радиологические отчеты и отмечать пациентов с переломами костей, подверженных риску остеопороза, превосходит традиционный ручной метод медицинских работников, читающих рентгеновские отчеты. Результаты были приняты для представления на ENDO 2020, ежегодном собрании Эндокринного общества, и будут опубликованы в специальном дополнительном разделе Журнал Эндокринного Общества,

Исследователи из Австралии сообщили, что новый инструмент поиска, называемый рентгеновским инструментом искусственного интеллекта (XRAIT), обнаружил почти в 5 раз большее количество серьезных переломов или переломов костей в отчетах по рентгеновской и компьютерной томографии (КТ) по сравнению с ручными методами. ,

«С помощью XRAIT можно оптимизировать ограниченные ресурсы здравоохранения, чтобы управлять пациентами, которые были идентифицированы как находящиеся в группе риска, а не использовались в самом процессе идентификации», — сказал соавтор исследования Jacqueline Center, M.B.B.S., Ph.D., F.R.A.C.P. Центр возглавляет Лабораторию клинических исследований и эпидемиологии в Медицинском институте Гарвана в Сиднее, Австралия. «Улучшая идентификацию пациентов, нуждающихся в лечении или профилактике остеопороза, XRAIT может помочь снизить риск повторного перелома и общее бремя болезней и смерти от остеопороза».

По данным Hormone Health Network, около 44 миллионов американцев, в основном женщины, подвержены риску остеопороза, ослабляющего кости, и имеют повышенный риск переломов из-за низкой костной массы. По данным Национального фонда остеопороза, только 2 из 10 пожилых женщин в США, перенесших перелом, проходят тестирование или лечение остеопороза.

Хотя во многих больницах были внедрены службы связи по переломам для выявления пациентов, у которых переломы могли быть вызваны остеопорозом, Центр заявил, что при ручном считывании радиологических записей рекомендованных пациентов пропускают некоторых людей с риском развития остеопороза или обнаруживают их слишком медленно.

XRAIT ускоряет процесс, используя программное обеспечение для обработки естественного языка, чтобы «понять» человеческий язык. В этом исследовании XRAIT проверил 5,089 отчетов по цифровой радиологии от пациентов старше 50 лет, которые обратились в отделение неотложной помощи больницы и имели визуализацию кости в течение трех месяцев. Исследователи, возглавляемые старшим автором Кристофером Уайтом, MBBS, Ph.D., FRACP, из больницы принца Уэльского в Рэндвике, Австралия, сравнили результаты XRAIT с ручным обзором записей 224 пациентов, переданных в службу связи по переломам в больнице. тот же период. XRAIT смог обнаружить 349 человек с переломами, вероятно, из-за низкой костной массы по сравнению с 98 людьми, выявленными ручным методом, что более чем в три раза выше.

Затем исследователи проверили XRAIT на оцифрованных отчетах о радиологии другой популяции взрослого населения Австралии старше 60 лет из эпидемиологического исследования Dubbo Osteoporosis. Из 327 сообщений о подтвержденных известных переломах и переломах, XRAIT точно идентифицировал переломы почти семь из 10 раз и правильно обследовал пациентов без переломов более чем девять из 10 раз, сказал Центр. Она сказала, что этот вывод свидетельствует о том, что другие больницы могут легко использовать XRAIT.