通过人工智能辅助超声波 (DINOSAUR) 诊断肉症-试点研究

科学领域:

• 老年学是一门学科.
• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 皮症会对手术结果产生负面影响,增加并发症和再接收风险.
• 目前的肉症诊断缺乏肌肉质量评估和经过验证的超声波截止值.
• 人工智能 (AI) 可以提高超声波在评估肌肉质量的客观性.

研究的目的:

• 为了评估AI辅助超声波可靠的肌肉质量评估.
• 为了确定AI-超声波在诊断手术患者的sarcopenia的忠实性.
• 通过使用超声波衍生参数,建立用于诊断肉症的验证截止值.

主要方法:

• 根据2019年AWGS指南,对36名被诊断患有肉症的外科患者进行前性队列研究.
• 用AI软件 (MuscleSound®) 对肌内脂肪组织 (IMAT) 指数进行分析的直肌肌肌超声波.
• 接收器操作特征 (ROC) 曲线分析用于诊断准确性;评估了内部和间级别的可靠性.

主要成果:

• 人工智能衍生的IMAT指数显示,在萨科佩尼亚诊断时,曲线下的面积 (AUC) 为0.727.
• 确定了4.827%/cm2的最佳IMAT指数切线.
• 证明了IMAT指数的优异的内部评分 (ICC=0.938) 和良好的内部评分 (ICC=0.776) 的可靠性.

结论:

• 人工智能辅助超声波,特别是IMAT指数,是用于 Sarcopenia查和诊断的可靠和可重复的工具.
• 拟议的IMAT指数切断线有助于在社区环境中进行护理点评估.
• 进一步的研究可以整合额外的超声波参数,以提高外科风险预测.