Évaluation du potentiel d’un outil d’apprentissage profond pour améliorer la détection des fractures par les radiologues et les médecins urgentistes sur les radiographies des extrémités
Objectif
Évaluer les performances autonomes d’un outil de détection des fractures basé sur l’apprentissage profond (DL) sur les radiographies des extrémités et évaluer les performances des radiologues et des médecins urgentistes en matière d’identification des fractures des extrémités avec et sans l’aide DL.
Méthodes
L’outil DL a été précédemment développé à l’aide de 132 000 radiographies squelettiques appendiculaires réparties en 87 % d’entraînement, 11 % de validation et 2 % de sets de test. Les performances autonomes ont été évaluées sur 2 626 radiographies anonymisées provenant d’un seul établissement de l’Ohio, y compris au moins 140 examens par région corporelle. Le consensus de trois radiologues musculosquelettiques (MSK) américains certifiés par le conseil d’administration a servi de base. Une étude rétrospective à lecteurs multiples a été réalisée dans le cadre de laquelle 24 lecteurs (huit médecins urgentistes, radiologues non musculosquelettiques et radiologues musculosquelettiques) ont identifié des fractures dans 186 cas au cours de deux séances indépendantes avec et sans aide DL, séparées par une période d’arrêt d’un mois. La précision (aire sous la courbe de fonctionnement du récepteur), la sensibilité, la spécificité et le temps de lecture ont été comparés avec et sans l’aide du modèle.
Résultats
Le modèle a atteint une précision autonome de 0,986, une sensibilité de 0,987 et une spécificité de 0,885, ainsi qu’une précision élevée (> 0,95) pour toute la stratification selon la partie du corps, l’âge, le sexe, les vues radiographiques et le type de scanner. Avec l’aide DL, la précision du lecteur a augmenté de 0,047 (IC à 95 % : 0,034, 0,061 ; p = 0,004) et la sensibilité s’est considérablement améliorée, passant de 0,865 (IC à 95 % : 0,848, 0,881) à 0,955 (IC à 95 % : 0,944, 0,964). Le temps de lecture moyen a été réduit de 7,1 s (27 %) par examen. Une fois stratifiée par type de médecin, cette amélioration était plus marquée chez les médecins urgentistes et les radiologues non musculosquelettiques.
Conclusion
L’outil DL a démontré une précision autonome élevée, a contribué à la précision du diagnostic des médecins et a réduit le temps d’interprétation.
