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.
