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Barriers to implementation of Artificial Intelligence algorithm into routine clinical care: experiences across 5 NHS trusts in the UK.

Survival of opportunistically identified patients with vertebral fractures using existing CT scans: do they survive long enough to potentially benefit from fracture prevention interventions?

COMPARISON OF RADIOLOGY AUGMENTED VS ASYNCHRONOUS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) ENABLED VERTEBRAL FRACTURE (VF) REPORTING

Artificial Intelligence Enabled Vertebral Fracture Identification for Fracture Liaison Services: opportunities and challenges – The ADOPT Study

Clinical Validation of Commercial AI Software for the Detection of Incidental Vertebral Compression Fractures in CT Scans of the Chest and Abdomen

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Comment l’IA peut détecter des maladies que les médecins ne recherchent pas

Lorsque Will Studholme, 58 ans, s’est retrouvé aux urgences d’un hôpital du NHS à Oxford en 2023 avec des symptômes gastro-intestinaux, il ne s’attendait pas à un diagnostic d’ostéoporose.

Une étude récente suggère une efficacité clinique et économique élevée du dépistage opportuniste utilisant les outils d’IA. Les solutions Nanox.AI peuvent permettre et simplifier les économies en aidant à détecter et à signaler des découvertes opportunistes liées aux maladies chroniques

Évaluer la rentabilité et l’efficacité clinique du dépistage opportuniste basé sur les scanners abdominaux assisté par IA pour la maladie cardiovasculaire athéroscléreuse, l’ostéoporose et la sarcopénie en utilisant des algorithmes de composition corporelle basés sur l’intelligence artificielle (IA).

Dans la population étudiée, l’outil NanoxAI Bone a permis de détecter davantage de patients à risque d’ostéoporose par rapport aux soins standard (FRAX)

Les méthodes d’identification des patients à haut risque de fractures ostéoporotiques, notamment l’absorptiométrie à rayons X à double énergie (DXA)1,2 et les prédicteurs de risque comme l’outil d’évaluation du risque de fracture (FRAX)3-6, sont sous-utilisées.

Les fractures vertébrales sont souvent non diagnostiquées et manquées par les SLF. Nous avons démontré l’impact d’un parcours SLF activé par l’IA pour les fractures vertébrales en utilisant des scanners existants sur l’observance du traitement anti-ostéoporose

Utilisation de médicaments anti-ostéoporose pendant un an chez les patients identifiés par un parcours activé par l’IA pour les fractures vertébrales dans le cadre du service de liaison pour les fractures

Évaluation automatisée du risque de fracture ostéoporotique opportuniste à l’aide de tomodensitométries pour remédier à la sous-utilisation du FRAX

Les méthodes d’identification des patients à haut risque de fractures ostéoporotiques, notamment l’absorptiométrie à rayons X à double énergie (DXA)1,2 et les prédicteurs de risque comme l’outil d’évaluation du risque de fracture (FRAX)3,4,5,6, sont sous-utilisées. Nous avons évalué la faisabilité d’une évaluation automatique et opportuniste du risque de fracture basée sur des scanners abdominaux ou thoraciques de routine.

Détection des fractures par compression sur un scanner

La présence d’une fracture vertébrale par compression est très révélatrice d’ostéoporose et représente l’indicateur le plus fiable du développement d’une deuxième fracture ostéoporotique dans la colonne vertébrale ou ailleurs. Moins d’un tiers des fractures vertébrales par compression sont diagnostiquées cliniquement

Validation de HealthOST par Nanox.AI

logiciel de traitement d’images qui fournit une analyse qualitative et quantitative de la colonne vertébrale à partir de scanners pour aider les cliniciens dans l’évaluation des maladies musculo-squelettiques de la colonne vertébrale