Rezultatele acestui studiu, scrie medicalxpress.com, au fost acceptate pentru a fi prezentate la ENDO 2020, întânirea anuală a Endocrine Society, o organizație medicală profesională internațională, și urmează a fi publicate într-o secțiune specială a „Journal of the Endocrine Society”.

Noua unealtă de căutare a defectelor, numită XRAIT (care vine de la X-Ray Artificial Intelligence Tool), a detectat de aproape de cinci ori mai multe fracturi majore ale oaselor, în rapoartele medicale ce conțineau radiografii și tomografii computerizate (CT), în comparație cu metodele manuale, au arătat cercetătorii.

„Cu ajutorul XRAIT, resursele limitate din sistemul de sănătate pot fi optimizate pentru managementul pacienților identificați ca fiind la risc, mai degrabă decât să fie folosite în procesul de identificare. Prin îmbunătățirea identificării pacienților care au nevoie de tratament pentru osteoporoză sau de prevenție, XRAIT poate să ajute la reducerea riscului de fractură secundară și la reducerea poverii bolii și a decesului cauzat de osteoporoză”, a declarat unul dintre co-investigatorii studiului, Jacqueline Center, care este șefa laboratorului de studii clinice și epidemiologie de la Garvan Institute of Medical Research din Sydney, Australia.

Deși multe spitale din lume au implementat servicii care să facă legătura cu fracturile și riscul de complicații pentru a identifica pacienții ale căror fracturi s-ar putea datora osteoporozei, Jacqueline Center spune că interpretarea manuală a dosarelor de radiologie ale pacienților respectivi pot rata unii dintre pacienții cu risc de osteoporoză sau îi poate detecta prea lent.

XRAIT accelerează procesul acesta, folosint un software de procesare pentru a „înțelege” limbajul uman. În acest studiu, XRAIT a căutat printre 5098 de rapoarte digitale de radiologie, de la pacienți de peste 50 de ani, care au ajuns la unitatea de primiri urgențe a unui spital și care au avut o evaluare imagistică a oaselor pe o perioadă de 3 luni.

Cercetătorii din Australia au comparat rezultatele uneltei XRAIT cu revizuirea manuală a dosarelor de la 224 de pacienți care au fost în spital cu fracturi, în aceeași perioadă. XRAIT a putut să detecteze 249 de persoane cu fracturi cel mai probabil datorate densității mineral osoase scăzute, în comparație cu 98 de pacienți identificați prin metoda manuală, aceasta fiind o rată de detecție de trei ori mai mare.

Totodată, din 327 de dosare cu fracturi cunoscute confirmate și cu nonfracturi, XRAIT a identificat cu precizie fracturile în aproape 7 cazuri din 10 și în mod corect a făcut screeningul pacienților fără fracturi în mai mult de 9 cazuri din 10, a spus Jacqueline Center.