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/Subject (Notre tude avait pour but dvaluer les performances dune solution dIA concernant les patients admis dans les SU pour traumatisme et pour qui le diagnostic de fracture restait incertain sur les radiographies standards. Nous avons ralis une tude monocentrique rtrospective base sur les donnes du PACS et des dossiers mdicaux entre Juin 2018 et Juin 2021. Nous avons inclus les patients adultes ayant consults dans le SU du CHU de Limoges dans un contexte traumatique qui ont bnfici dun scanner pour confirmer un doute sur une fracture. Le diagnostic tait valid par le scanner, interprt par un groupe de 3 radiologues diffrents, en aveugle des clichs initiaux. Nous avons utilis une solution dIA commercialise par la socit Gleamer appele Boneview. Celle-ci donne 3 niveaux de rponses : fracture , pas de fracture et doute . Les clichs annots comme fracture et doute taient considrs comme positifs. Nous avons ralis des analyses en sous-groupe bases sur lge, et les diffrentes rgions anatomiques des traumatismes. Nous avons galement recueilli le temps coul entre la ralisation des radiographies et du scanner afin dvaluer limpact potentiel de lIA sur la DMS dans les SU. Nous avons analys 483 patients \(58% de femme, ge moyen 64 ans25 ans\). 54% de ces patients prsentaient une fracture confirme par le scanner. Les performances diagnostic de lIA taient : Se=86.2%, Sp=84.9%, VPP=87.2%, VPN=83.4%. 87 patients prsentaient un rsultat douteux pour lIA avec une fracture confirme pour 62 patients \(71%\). Le temps moyen entre les radiographies et le scanner tait de 3 heures et 8 minutes \(DS 2 heures et 48 minutes\). La solution dIA Boneview est performante pour le diagnostic de fracture chez les patients pour qui le diagnostic initial restait incertain. Une telle solution pourrait avoir un impact sur le temps moyen de passage dans les services de mdecine durgence)
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David Camille
Performance d’un algorithme de deep learning pour la détection de fracture en cas de doute diagnostique aux urgences
Notre étude avait pour but d’évaluer les performances d’une solution d’IA concernant les patients admis dans les SU pour traumatisme et pour qui le diagnostic de fracture restait incertain sur les radiographies standards. Nous avons réalisé une étude monocentrique rétrospective basée sur les données du PACS et des dossiers médicaux entre Juin 2018 et Juin 2021. Nous avons inclus les patients adultes ayant consultés dans le SU du CHU de Limoges dans un contexte traumatique qui ont bénéficié d’un scanner pour confirmer un doute sur une fracture. Le diagnostic était validé par le scanner, interprété par un groupe de 3 radiologues différents, en aveugle des clichés initiaux. Nous avons utilisé une solution d’IA commercialisée par la société Gleamer appelée Boneview. Celle-ci donne 3 niveaux de réponses : « fracture », « pas de fracture » et « doute ». Les clichés annotés comme « fracture » et « doute » étaient considérés comme positifs. Nous avons réalisé des analyses en sous-groupe basées sur l’âge, et les différentes régions anatomiques des traumatismes. Nous avons également recueilli le temps écoulé entre la réalisation des radiographies et du scanner afin d’évaluer l’impact potentiel de l’IA sur la DMS dans les SU. Nous avons analysé 483 patients (58% de femme, âge moyen 64 ans±25 ans). 54% de ces patients présentaient une fracture confirmée par le scanner. Les performances diagnostic de l’IA étaient : Se=86.2%, Sp=84.9%, VPP=87.2%, VPN=83.4%. 87 patients présentaient un résultat « douteux » pour l’IA avec une fracture confirmée pour 62 patients (71%). Le temps moyen entre les radiographies et le scanner était de 3 heures et 8 minutes (DS 2 heures et 48 minutes). La solution d’IA Boneview est performante pour le diagnostic de fracture chez les patients pour qui le diagnostic initial restait incertain. Une telle solution pourrait avoir un impact sur le temps moyen de passage dans les services de médecine d’urgence
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