Diagnostic Accuracy of an iPhone DICOM Viewer for the Interpretation of Magnetic Resonance Imaging of the Knee
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the diagnostic performance of viewing magnetic resonance (MR) images on a handheld mobile device compared with a conventional radiology workstation for the diagnosis of intra-articular knee pathology. DESIGN: Prospective comparison study. SETTING: Tertiary care center. PATIENTS: Fifty consecutive subjects who had MR imaging of the knee followed by knee arthroscopy were prospectively evaluated. INTERVENTIONS: Two musculoskeletal radiologists independently reviewed each MR study using 2 different viewers: the OsiriX DICOM viewer software on an Apple iPhone 3GS device and eFilm Workstation software on a conventional picture archiving and communications system workstation. MAIN OUTCOME MEASURES: Sensitivity and specificity of the iPhone and workstation interpretations was performed using knee arthroscopy as the reference standard. Intraobserver concordance and agreement between the iPhone and workstation interpretations were determined. RESULTS: There was no statistically significant difference between the 2 devices for each paired comparison of diagnostic performance. For the iPhone interpretations, sensitivity ranged from 77% (13 of 17) for the lateral meniscus to 100% (17 of 17) for the anterior cruciate ligament. Specificity ranged from 74% (14 of 19) for cartilage to 100% (50 of 50) for the posterior cruciate ligament. There was a very high level of interobserver and intraobserver agreement between devices and readers. The iPhone reads took longer than the corresponding workstation reads, with a significant mean difference between the iPhone and workstation reads of 3.98 minutes (P < 0.001). CONCLUSIONS: The diagnostic performance of interpreting MR images on a handheld mobile device for the assessment of intra-articular knee pathology is similar to that of a conventional radiology workstation, however, requires a longer viewing time. CLINICAL RELEVANCE: Timely and accurate interpretation of complex medical images using mobile device solutions could result in new workflow efficiencies and ultimately improve patient care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».