AI は放射線科医と同様に手首の骨折も診断できる可能性を示しています

新しいメタ分析では、人工知能 (AI) アルゴリズム、特に畳み込みニューラル ネットワーク (>) が単純 X 線から手首の骨折を正確に検出し、訓練を受けた医療専門家と同等のパフォーマンスを発揮することがわかりました。 しかし、これらの研究の詳細は、バイアスのリスクが高い方法論的な限界があることを示唆しており、診断目的の臨床アルゴリズムの迅速な実装には疑問が生じています。 これらのツールが有用であることは明らかですが、結果を手動で検証することが依然として最も重要です。

メタ分析の完全な結果は、 ヨーロッパ放射線学ジャーナル。[1]

デンマークの研究者が調査を行った エンベース、 メドライン、 パブメッド、 スコーパス、 そして 科学のウェブ 2012 年 1 月から 2023 年 3 月までの医療データベースを調査し、X 線写真に基づいて手首の骨折、特に橈骨骨折と尺骨骨折を診断するために使用された深層学習 AI に関する 6 件の関連研究を特定しました。 研究用のデータセットには合計 33,026 枚の X 線画像が含まれていました。

すべての研究は同様の方法論を採用しており、AI は画像のデータセットでトレーニングされた後、骨折の正確な診断を行うことを任務としていました。 6 つの研究すべてで > モデルを使用して結果が得られ、そのすべてでモデルが骨折診断の訓練を受けた医療専門家と比較されました。

研究者らは、このメタ分析の対象範囲が狭いのは、X線で骨折を見つけるのが難しいため、救急外来（ED）の診察中に診断されない割合が高い結果であると指摘した。

「臨床医の経験不足、疲労、気晴らし、悪い観察条件、時間的プレッシャーなど、人間的および環境的要因が X 線写真の解釈に影響を与える可能性があります」と、V. ハンセン氏率いる著者らは述べています。 南デンマーク大学病院、 書きました。 「ある研究では、救急外来のすべての骨折の約 1 パーセントが正しく診断されなかったと結論付けています。」