外媒 | AI自动化诊断髋部骨折显示潜力-普瑞纯证

最近一项研究发现，机器学习和人工智能算法可以使用X光片诊断髋部骨折，其准确度与专家放射科医生和医师相当。虽然已经证明AI可以协助开发髋部骨折的诊断工具，但新算法的影响和能力仍未得到充分研究。研究人员使用专注于开发机器学习模型诊断髋部骨折的研究，旨在比较这项技术的诊断准确性与专家临床医生的准确性。研究的纳入标准是专注于开发机器学习模型诊断髋部骨折，具体使用髋部或盆骨X光片，或预测与髋部骨折手术相关的术后患者预后。分析中包括39项研究，其中18项使用AI模型在普通X光片上诊断髋部骨折，21项使用AI模型预测髋部骨折手术后的患者预后。在所有研究中，研究人员使用39,598张普通X光片和714,939张髋部骨折X光片进行模型的训练、验证和测试，用于诊断和术后预测结果。为了评估AI模型与临床医生的诊断准确性，研究人员使用95%的置信区间的比值比（OR）。研究人员训练机器学习模型预测六种术后结果：死亡率、住院时间、谵妄、出院去向、医院费用、30天主要并发症和功能独立度量。研究人员发现，死亡率和住院时间是最常预测的结果。30天死亡率的中位数准确率为72.8%。其中一个机器学习模型以76.5%的准确率预测住院时间。他们还指出，对于髋部骨折X光片，机器学习模型的诊断错误比率与临床医生相当。此外，AI模型的整体准确性更高，并在敏感性和特异性的变异性方面优于临床医生。基于这些数据，研究人员得出结论，使用AI支持从X光片诊断髋部骨折是有前途的，因为这项技术的表现与放射科医生和外科医生相似。然而，研究发现，AI的好处并没有超过传统的多变量预测。

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