L’étude ADOPT (AI-enabled Detection of Osteoporosis for Treatment), financée par le NIHR et le NHS England, s’appuie sur un parcours clinique FLS assisté par l’IA, déployé dans plusieurs établissements du NHS. Elle a pour objectif de décrire les éléments suivants :

  • les performances de la plateforme d’identification des fractures vertébrales assistée par l’IA, comparées aux comptes rendus de radiologie du NHS et aux interprétations locales.
  • le déploiement d’un logiciel d’IA dans les hôpitaux du NHS afin de développer une boîte à outils d’accompagnement.
  • comment le parcours IA-FLS améliore les indicateurs clés de performance en matière d’identification des patients, d’évaluation clinique, de recommandations thérapeutiques et d’observance au traitement.
  • l’évaluation de l’efficacité clinique et le rapport coût-efficacité du parcours IA-FLS.

Menée par Kassim Javaid, Professeur d’ostéoporose et de maladies osseuses rares de l’adulte

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Obstacles à l’intégration d’un algorithme d’IA dans les soins cliniques de routine : expériences de cinq établissements du NHS au Royaume-Uni.

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Survie des patients présentant des fractures vertébrales identifiées de manière opportuniste sur des scanners existants : survivent-ils suffisamment longtemps pour bénéficier potentiellement d’interventions de prévention des fractures ?

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COMPARAISON ENTRE LE COMPTE RENDU DES FRACTURES VERTÉBRALES ASSISTÉ PAR LA RADIOLOGIE ET LE COMPTE RENDU ASYNCHRONE BASÉ SUR L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA)

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Identification des fractures vertébrales par intelligence artificielle pour les Fracture Liaison Services : opportunités et défis – Étude ADOPT