[box type=»shadow» align=»aligncenter» class=»» width ]В Канаде разработали продукт на основе искусственного интеллекта, который способен помочь врачу в диагностике переломов шейки бедра, интерпретировав рентгенограмму. Также алгоритм обучили прогнозировать продолжительность пребывания в больнице и смертность после проведенной операции. [/box]
В Канаде создан продукт на основе технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, который по рентгенограммам в состоянии диагностировать переломы шейки бедра с высокой точностью. Также он обучен прогнозировать послеоперационный исход, связанный с операцией по поводу таких травм.
Исследователи Университета Торонто использовали 39 598 простых рентгенограмм и 714 939 рентгенограмм переломов шейки бедра для обучения, проверки и тестирования моделей для диагностики и прогнозирования послеоперационных результатов. Они обучили модели машинного обучения прогнозировать шесть послеоперационных исходов, включая смертность, продолжительность пребывания в стационаре, делирий, стоимость госпитализации, серьезные 30-дневные осложнения с высокой степенью точности.
В рекомендациях Британской ортопедической ассоциации по лечению переломов шейки бедра указано, что пациенты, поступающие в больницы с переломами шейки бедра, должны быть госпитализированы в течение четырех часов. Соблюдение этой рекомендации позволяет сократить время ожидания операции, снизить смертность (30-дневную и годичную). Однако на практике она выполняется редко, констатируют авторы исследования.
Учитывая, что рентгенологи и хирурги-ортопеды сталкиваются с растущим числом пациентов, которым требуется рентгенографическая интерпретация патологий тазобедренного сустава, добавление моделей машинного обучения в помощь эксперту может ускорить интерпретацию изображений и сократить время их обработки.