Application of artificial intelligence in the diagnosis of scaphoid fractures: impact of automated detection of scaphoid fractures in a real-life study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We evaluated the diagnostic performance of two AI software programs (BoneView and RBfracture) in assisting non-specialist radiologists (NSRs) in detecting scaphoid fractures using conventional wrist radiographs (X-rays). METHODS: We retrospectively analyzed 724 radiographs from 264 patients with wrist trauma. Patients were classified into two groups: Group 1 included cases with a definitive diagnosis by a specialist radiologist (SR) based on X-rays (either scaphoid fracture or not), while Group 2 comprised indeterminate cases for the SRs requiring a CT scan for a final diagnosis. Indeterminate cases were defined as negative or doubtful X-rays in patients with persistent clinical symptoms. The X-rays were evaluated by AI and two NSRs, independently and in combination. We compared their diagnostic performances using sensitivity, specificity, area under the curve (AUC), and Cohen's kappa for diagnostic agreement. RESULTS: Group 1 included 174 patients, with 80 cases (45.97%) of scaphoid fractures. Group 2 had 90 patients, of which 44 with uncertain diagnoses and 46 negative cases with persistent symptoms. Scaphoid fractures were identified in 51 patients (56.67%) in Group 2 after further CT imaging. In Group 1, AI performed similarly to NSRs (AUC: BoneView 0.83, RBfracture 0.84, NSR1 0.88, NSR2 0.90), without significant contribution of AI to the performance of NSRs. In Group 2, performances were lower (AUC: BoneView 0.62, RBfracture 0.65, NSR1 0.46, NSR2 0.63), but AI assistance significantly improved NSR performance (NSR2 + BoneView AUC = 0.75, p = 0.003; NSR2 + RBfracture AUC = 0.72, p = 0.030). Diagnostic agreement between NSR1 with AI support and SR was moderate (kappa = 0.576), and substantial for NSR2 (kappa = 0.712). CONCLUSIONS: AI tools may effectively assist NSRs, especially in complex scaphoid fracture cases.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».