A Paradigm Shift in Osteoporosis Screening with AI: The Canadian Experience with Rho
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Osteoporosis, characterized by reduced bone mineral density (BMD), affects 200 million people worldwide. Osteoporosis-associated deterioration of bone quality increases an individual’s risk of a fragility fracture. After a first (primary) fracture, fracture risk increases considerably. Reduction of primary fragility fractures requires patient awareness of risk factors and initiation of strategies to optimize bone health. A novel machine learning-powered medical device, Rho™, analyzes routine X-rays, being acquired for any clinical indication, and alerts a radiologist at time of reporting the x-ray if the patient is at risk of having low BMD. By including the opportunistic finding in their X-ray report, the radiologist can prompt the often-overlooked clinical fracture risk assessment. In Canada, Rho has prospectively screened over 250,000 patients as part of routine care. In studies that have assessed outcomes of Rho findings, many patients are newly diagnosed with osteoporosis or elevated fracture risk. Once CE marked, Rho has the potential to reduce the burden of osteoporotic fractures on patients and the German healthcare system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».