Алгоритмы ИИ доказали свою эффективность в прогнозировании результатов на основе изображений, но новый метаанализ показывает, что когда дело доходит до переломов шейки бедра, эти технические инструменты не всегда оправдывают свою рекламу.
Новая статья опубликована в ДЖАМА 17 марта подробно изложен обзор экспертов 39 различных исследований с использованием алгоритмов ИИ, которые, как утверждается, выявляют переломы бедра и предсказывают послеоперационные результаты только с помощью рентгеновских лучей. Хотя анализ показал, что алгоритмы являются эффективным инструментом для обнаружения этих переломов, их эффективность в прогнозировании исходов для конкретных пациентов не заслужила одобрения исследователей по сравнению с экспертами-радиологами. [1].
«Эффективность ИИ в диагностике переломов шейки бедра была сопоставима с эффективностью опытных радиологов и хирургов», — отметил корреспондент новой статьи Джонатан Р. Лекс, MB, ChB, из отделения ортопедической хирургии Университета Торонто, и его коллеги. . «Тем не менее, текущие реализации ИИ для прогнозирования результатов, похоже, не дают существенных преимуществ по сравнению с традиционной прогностической статистикой с несколькими переменными».
Для метаанализа эксперты сравнили традиционные статистические модели, используемые для прогнозирования хирургических результатов, с различными моделями машинного обучения, примененными к тому же набору данных вне выборки. Смертность и продолжительность пребывания в больнице были наиболее предсказуемыми исходами в исследованиях, включенных в анализ.
