QQ 截图 20180528080857

 

桡骨远端骨折是一种常见的手腕骨折类型。OsteoDetect 软件利用机器学习技术，来对二维 X 光图像进行分析，通过识别患者手腕的前后和侧面 X 光图像，来判断该患者手腕是否出现骨折现象。对于出现桡骨远端骨折特征的患者，OsteoDetect 将会在图像上把骨折的位置标记出来，便于进行诊断和治疗。

 

Imagen 公司致力将人工智能技术应用于医学图像诊断中，从而拓展医学研究的前沿领域，改善人类的健康水平。此次 Imagen 公司向美国 FDA 提交了一份包括 1000 张 X 光图像的研究，评估了 OsteoDetect 这款检测手腕骨折的图像分析算法的独立性能，以及其识别骨折的准确性，并将算法得出的结果与三位专业骨科医生的判断结果进行比较。同时，Imagen 还提交了另外一份关于 200 例患者的回顾性研究。

 

这两项研究均表明，与标准临床实践相比，医生在使用 OsteoDetect 对手腕骨折进行识别和诊断的正确率得到了大幅提高，体现在敏感性、特异性，阳性和阴性预测值等方面。

 

QQ 截图 20180528080916

 

▲美国 FDA 设备与放射健康中心，体外诊断和放射健康办公室代理副主任 Robert Ochs 博士（图片来源：ci4cc.org）

 

“人工智能算法的潜力一直是巨大的，可以帮助医护人员来对不同的疾病和状况进行诊断和治疗，”美国 FDA 设备与放射健康中心，体外诊断和放射健康办公室代理副主任 Robert Ochs 博士表示：“OsteoDetect 可以帮助医生以更快的速度来检测并识别患者手腕的骨折状况，并进行诊断和治疗。”

 

OsteoDetect 可以让临床医生在各种环境下进行使用，其中包括基础医疗、急诊、紧急护理及特殊护理等。作为一种辅助诊断工具，OsteoDetect 并不会用来取代临床医生对放射图像做出的临床判断。

 

我们祝贺这款新型人工智能算法的获批上市。未来希望有更多的人工智能技术应用于医学诊断和治疗领域，从而可以造福更多的患者。

 

参考资料：

 

[1] FDA permits marketing of artificial intelligence algorithm for aiding providers in detecting wrist fractures

 

[2] Imgaen 官网