Исследователи используют ИИ для обнаружения переломов запястья

Согласно исследованию, опубликованному в журнале Radiology: Artificial Intelligence, автоматизированная система, использующая искусственный интеллект (ИИ), эффективна при обнаружении распространенного типа перелома запястья с помощью рентгеновских лучей. Исследователи заявили, что алгоритм, созданный на основе искусственного интеллекта, может помочь ускорить диагностику и обеспечить более раннее лечение.

Переломы ладьевидной кости – это травмы одной из небольших костей запястья, которые обычно возникают, когда люди пытаются сломать падение руками. На их долю приходится до 7% всех переломов скелета. Своевременная диагностика важна, так как перелом может не зажить должным образом, если его не лечить, что приведет к множеству проблем, таких как артрит и даже потеря функции.

Обычный рентгеновский снимок – это предпочтительный метод визуализации для диагностики переломов ладьевидной кости, но он часто ограничивается перекрытием ладьевидной кости с окружающими костями запястья. Варианты расположения запястья и рентгеновские снимки также могут ограничивать видимость переломов.

"Следовательно, переломы ладьевидной кости можно не заметить при первичном рентгенологическом обследовании," сказал ведущий автор исследования Нильс Хендрикс, доктор философии.D. кандидат в больницу Jeroen Bosch и Академию данных Jheronimus в Нидерландах.

Хендрикс и его коллеги недавно изучали систему, которая может помочь радиологам в обнаружении этих распространенных переломов. Система основана на глубоком обучении со сверточной нейронной сетью, сложным типом искусственного интеллекта, который способен распознавать тонкие закономерности на изображениях, недоступные человеческому глазу.

В то время как предыдущее исследование показало, что сверточная нейронная сеть уступает людям-наблюдателям в выявлении переломов ладьевидной кости на рентгеновских снимках, в новом исследовании использовались более крупные наборы данных и дальнейшие уточнения алгоритмов для улучшения обнаружения. Он также использовал карты активации классов, которые представляют собой инструменты искусственного интеллекта, которые помогают пользователям понять, какая область изображения влияет на прогнозы сети.

Исследователи использовали тысячи обычных рентгеновских снимков кисти, запястья и ладьевидной кости для разработки системы. Они проверили его на наборе данных из 190 рентгеновских снимков и сравнили его характеристики с показателями 11 рентгенологов.

Система имела чувствительность 78% для обнаружения переломов с положительной прогностической ценностью 83%, что относится к вероятности того, что пациенты, которых ИИ определяет как имеющие перелом, действительно имеют перелом. Анализ показал, что система работает примерно так, как работают 11 рентгенологов.

По словам Хендрикс, система имеет значительный потенциал для клинического использования. Это может снизить частоту и затраты на дополнительные визуализационные исследования и ненужную терапию, ускорить диагностику и позволить более раннее лечение.

"Система может помочь резидентам, радиологам или другим врачам, выступая либо в качестве первого или второго читателя, либо в качестве инструмента сортировки, который помогает расставлять приоритеты в рабочих списках, потенциально снижая риск пропуска перелома," Хендрикс сказал.

По словам Хендрикса, такая помощь может предотвратить отсроченное лечение и уменьшить количество осложнений, которые могут привести к некачественному клиническому исходу.

"Сверточная нейронная сеть может также уменьшить ненужную иммобилизацию запястья, выполняемую из мер предосторожности, у более чем половины пациентов с клиническим подозрением на перелом ладьевидной кости," он сказал.

Было обнаружено, что карты активации классов перекрываются с линиями перелома ладьевидной кости, что позволяет предположить, что их можно использовать для локализации потенциальных переломов.

Хендрикс и его коллеги планируют расширить систему обнаружения перелома ладьевидной кости, чтобы она могла комбинировать несколько рентгеновских снимков для своих прогнозов. Они также проводят экспериментальное исследование, в котором радиологов просят идентифицировать переломы ладьевидной кости на рентгеновских снимках с помощью системы обнаружения переломов и без нее.

Исследователи надеются расширить эту систему для обнаружения переломов в других костных структурах.

MGODELOROS.RU