Согласно исследованию, опубликованному 18 августа 2026 года в журнале Radiology , коммерчески доступное устройство на основе искусственного интеллекта для обнаружения переломов конечностей продемонстрировало стабильную работу в трех европейских больницах и повысило чувствительность врачей.
Группа исследователей из Университетского медицинского центра Эразмус в Роттердаме, Нидерланды, провела оценку устройства RBfracture ( Radiobotics , Копенгаген, Дания), имеющего маркировку CE и предназначенного для обнаружения переломов конечностей на рентгеновских снимках. Результаты показали, что этот инструмент хорошо зарекомендовал себя в различных системах здравоохранения и может быть полезен даже менее опытным специалистам.
«В отличие от тщательно отобранных или контрольных наборов данных, мы использовали последовательные случаи, что позволило нам более реалистично оценить эффективность инструмента ИИ, учитывая реальные условия», — отметили ведущий автор Хуиберт Руитенбек, доктор философии, и его коллеги. «Кроме того, мы проверили инструмент ИИ на наборах данных из разных стран».
По мнению авторов, количество обращений в отделения неотложной помощи по поводу острых переломов во всем мире растет, отчасти из-за старения населения. Они добавили, что это растущее бремя создает значительную нагрузку на медицинских работников и медицинские ресурсы. Инструменты обнаружения переломов с использованием искусственного интеллекта показали многообещающие результаты в повышении эффективности диагностики, однако их эффективность в разных странах и медицинских учреждениях, а также их влияние на качество распознавания остаются недостаточно изученными, написала группа исследователей.
Чтобы имитировать «реальные условия» тестирования устройства в данной ситуации, исследователи использовали его для анализа рентгеновских снимков пациентов в возрасте 21 года и старше с подозрением на переломы конечностей в академических медицинских центрах Дании, Германии и Нидерландов (n = 500 на каждую больницу), собранных последовательно в период с апреля 2018 года по июль 2022 года. В многоцентровой части исследования 12 врачей (по четыре на каждый центр, включая старших и младших рентгенологов и врачей скорой помощи) оценили 500 случаев из своих учреждений с использованием и без использования искусственного интеллекта.
Использование искусственного интеллекта (ИИ) помогает правильно идентифицировать переломы в случаях, первоначально пропущенных специалистами-рентгенологами. На рисунке представлен репрезентативный случай с использованием передне-задних рентгенограмм 29-летнего мужчины с травмой запястья (предполагаемый поперечный перелом ладьевидной кости без смещения). Первоначальная оценка специалиста без использования ИИ (сверху) привела к пропуску перелома, тогда как с помощью ИИ (снизу) перелом был идентифицирован правильно. Зеленый прямоугольник обозначает местоположение перелома, предсказанное инструментом ИИ, синий прямоугольник — эталонную аннотацию, а красные точки — индивидуальные аннотации специалистов. РСНАСогласно полученным данным, чувствительность инструмента ИИ на уровне больниц варьировалась от 400 из 500 (80%) до 430 из 500 (86%), а специфичность — от 465 из 500 (93%) до 480 из 500 (96%). Анализ подгрупп по анатомическим признакам выявил более низкую чувствительность 105 из 140 (75%) для обследования запястья/кисти и пальцев в одной больнице по сравнению с 125 из 138 (91%) и 150 из 160 (94%) (p = 0,004) в двух других, однако различий в общей чувствительности или специфичности между всеми больницами не наблюдалось.
Наконец, как сообщили исследователи, использование инструмента ИИ повысило общую чувствительность читателя (на 11 процентных пунктов; p < .001), сохранив при этом специфичность (0,6 процентных пункта; p = .34).
«Различий в производительности ИИ между центрами не наблюдалось, а помощь ИИ была связана с более высокой чувствительностью читателя», — написали авторы.
Следующие шаги будут включать оценку производительности устройства до и после локальной калибровки, а также разработку механизмов непрерывного мониторинга производительности, написали авторы. Для поддержки более широкого клинического внедрения также потребуется перспективная проверка эффективности рабочих процессов и результатов лечения пациентов в условиях неотложной помощи, заключила группа.
Полный текст исследования доступен здесь .
Внимание, автоперевод! За ошибки перевода ответственности не несём. Первоисточник по ссылке.