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Added value of an artificial intelligence solution for fracture detection in the radiologist's daily trauma emergencies workflow - 29/11/22

Doi : 10.1016/j.diii.2022.06.004 
Lisa Canoni-Meynet a, Pierre Verdot a, Alexis Danner a, Paul Calame a, Sébastien Aubry a, b,
a Department of Radiology, CHU de Besancon, Besançon 25030, France 
b Nanomedicine Laboratory EA4662, Université de Franche-Comté, Besançon 25030, France 

Corresponding author.

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Highlights

Artificial intelligence significantly increases the detection rate of fractures by radiologists in daily trauma emergencies, whatever their level of experience.
Artificial intelligence allows a mean reading saving time of 10 to 16 s per examination.
Artificial intelligence is not yet able to describe the full spectrum of abnormalities described by radiologists, which are present in 46% of patients.

El texto completo de este artículo está disponible en PDF.

Abstract

Purpose

The main objective of this study was to compare radiologists' performance without and with artificial intelligence (AI) assistance for the detection of bone fractures from trauma emergencies.

Materials and methods

Five hundred consecutive patients (232 women, 268 men) with a mean age of 37 ± 28 (SD) years (age range: 0.25–99 years) were retrospectively included. Three radiologists independently interpreted radiographs without then with AI assistance after a 1-month minimum washout period. The ground truth was determined by consensus reading between musculoskeletal radiologists and AI results. Patient-wise sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV) and negative predictive value (NPV) for fracture detection and reading time were compared between unassisted and AI-assisted readings of radiologists. Their performances were also assessed by receiver operating characteristic (ROC) curves.

Results

AI improved the patient-wise sensitivity of radiologists for fracture detection by 20% (95% confidence interval [CI]: 14–26), P< 0.001) and their specificity by 0.6% (95% CI: -0.9–1.5; P = 0.47). It increased the PPV by 2.9% (95% CI: 0.4–5.4; P = 0.08) and the NPV by 10% (95% CI: 6.8–13.3; P < 0.001). Thanks to AI, the area under the ROC curve for fracture detection of readers increased respectively by 10.6%, 10.2% and 9.9%. Their mean reading time per patient decreased by respectively 10, 16 and 12 s (P < 0.001).

Conclusions

AI-assisted radiologists work better and faster compared to unassisted radiologists. AI is of great aid to radiologists in daily trauma emergencies, and could reduce the cost of missed fractures.

El texto completo de este artículo está disponible en PDF.

Keywords : Artificial intelligence, Bone fracture, Emergency radiology, Musculoskeletal, Radiography

Abbreviations : AI, AUROC, CE, CI, CT, FDA, PPV, NPV, ROC, SD


Esquema


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Vol 103 - N° 12

P. 594-600 - décembre 2022 Regresar al número
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