AI Diagnosis of Hip Misalignments Proves Reliable, Fast and Cost Efficient

ダラスのテキサス大学サウスウェスタン大学 (UTSW) 医療センターによる検証研究では、股関節形成不全の標準診断の一部として、ImageBiopsy Lab による人工知能ソフトウェアの利点が確認されています。

– AIによる股関節の放射線画像解析の信頼性の高さ

– 人間による評価と比較して、AI ベースの測定で最大 90% の時間を節約

– 人件費を 80% 以上節約

ウィーン、 オーストリア、15歳。 2022 年 12 月 – 股関節形成不全の診断に人工知能 (AI) ベースの画像解析ソフトウェアを導入すると、診断の信頼性を損なうことなく、時間とコストを節約できます。 これは、オーストリアの ImageBiopsy Lab (IB Lab) による筋骨格ソフトウェア ツールである IB Lab HIPPO をテストした、最近公開された外部検証研究の結果です。 現在、股関節の異常である股関節形成不全の診断は、時間と費用のかかる手作業による放射線測定に基づいています。 テキサス大学サウスウェスタン医療センターで実施された研究は、画像分析に AI ツールを使用することで、診断を大幅に加速し、高度な訓練を受けた専門家の人件費を節約できることを示しています。 256 股関節のコホートで、HIPPO は股関節形成不全の評価に関連する 6 つの測定すべてを実行することができました。この研究では、HIPPO と訓練を受けた専門家によって測定された重要な骨パラメータについて、良好から優れたリーダー間信頼性が確認され、人工知能ベースの自動分析の信頼性が実証されました。 . 最近の成績は 北米放射線学会(RSNA)の年次総会で発表されました。

人口の約 5 ~ 10% が股関節形成不全 (股関節の骨がずれている発達状態) の影響を受けています。 治療を受けなかったり、治療が遅すぎたりすると、痛み、不安定性、早期の変形性関節症につながります。 関節異常の程度を評価するために、いくつかの複雑な放射線測定が使用されます。 ただし、標準化されていない測定値とリーダー間の高い変動性により、股関節診断に統計的および臨床的に関連する違いが生じ、治療が不十分になる可能性があります。 ただし、AI ベースの画像解析ソフトウェアを採用すると、より標準化された再現性のある測定に貢献する可能性があります。現在の時間のかかるゴールド スタンダードと同じくらい正確であることが証明されれば、訓練を受けた専門家による画像の手動測定が可能になります。

信頼性のある。 速い。 効率的なコスト

「要約すると」とDr. IB Lab の CEO 兼共同創設者である Richard Ljuhar 氏は、次のように述べています。安い。」

詳細には、チーム UTSW メディカル センターは 256 股関節の放射線画像を使用しました。 HIPPO または 3 人の訓練を受けた専門家によって、各画像から 6 つの測定値が取得されました。 いずれかの方法で得られた結果を比較すると、平均で 0.6 から 0.98 の範囲 (1 は同一の結果) で、良好から優れた相関が示されました。 臨床的に最も広く使用されている測定値 (横中心エッジとトニス角) を比較すると、さらに良い結果が得られました。 ここで、相関はそれぞれ 0.71 ~ 0.86 および 0.82 ~ 0.90 の範囲内でした。

時間とお金を節約

この研究では、3 人の人間の訓練を受けた専門家が手作業で読み取りを行うよう依頼されました。 1 つの画像を読み取る時間の中央値は、3 人の個人間で 131 秒から 734 秒まで大きく異なりました。 「これは、標準的な診断アプローチの問題点を浮き彫りにしています。 リュハー。 「人間ベースの分析に必要な時間は個人に大きく依存し、機関全体で効率的かつ調整されたワークフローを妨げています。」 比較すると、HIPPO は 1 画像あたり 41 秒 (中央値) しか必要とせず、ほとんど変動がなかったため、70 ~ 90% の時間を節約し、施設全体で診断手順を標準化する可能性がありました。

しかし、HIPPO を使用して節約できるのは時間だけではありません。 整形外科医または放射線科医の平均給与と前述の時間の節約に基づくと、X 線写真を評価するための人件費を最大 80% 節約できます。 詳細には、整形外科医による 1 つの画像の分析の平均コストは 36.50 米ドルですが、HIPPO がサポートする評価は外科医の時間の 4.18 米ドルに相当します。 放射線科医の場合、値は 28.66 USD から 3.27 USD です。 内部計算では、IB ラボは年間 10,000 枚の X 線写真を分析する医療機関に対してこれらの数値を推定しました。 「年間合計 320,000 米ドルの整形外科医による分析のために」と、Dr. リュハー。 「このような量の股関節 X 線のライセンス料を考慮すると、年間 85% 以上の節約の可能性に相当します。」

最近の研究は、AI ベースの医用画像分析の最先端における IB ラボの位置を確認しています。 股関節異常の HIPPO に加えて、同社は骨年齢評価用の PANDA、脊椎の静かな椎骨骨折の検出と定量化用の FLAMINGO、脊椎障害用の SQUIRREL などの分析モジュールを提供しています。 より多くのモジュールが一貫して開発され、世界中の最も権威のある医療機関と共同で評価されています。

ImageBiopsy Labについて

ImageBiopsy Lab (IB Lab) は、筋骨格 (MSK) 放射線学、整形外科手術、および外傷学における画像解析およびワークフロー タスク用の最先端の AI ベース ソフトウェアの開発と認定における世界的リーダーです。 同社のディープ テック プラットフォームは、多数の MSK 画像データを自動的に読み取り、優先順位を付けるように構築されているため、貴重な医師のリソースが解放され、人口の健康面に関する構造化されたデータ セットが提供されます。 IBL の使命は、この非常に主観的な診断ワークフローを標準化して患者ケアを改善することにより、MSK の使用例における管理の変更を可能にすることです。 ヨーロッパと米国にオフィスを構える IBL は、権威ある放射線コミュニティ プラットフォーム「AuntMinnie Europe」から「Best New Radiology Vendor 2021」に選ばれるなど、研究および商業パートナーのネットワークを絶えず拡大しています。

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アナリサ・ブラハ

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