Radiol Bras：人工智能算法在腹部和胸部计算机断层扫描中检测中重度椎体压缩性骨折的准确性

骨质疏松症是一种骨骼疾病，其特征是骨量、强度和微结构受损，这增加了脆性骨折的倾向。它是50岁以上人口中普遍存在的公共卫生问题，对妇女的影响尤为严重，约有40%的绝经后白人妇女患有此病。据估计，全世界每年有900万例骨质疏松性骨折，这对患者和社会产生了重大的身体、心理社会和经济影响，并与高发病率和死亡率有关。

椎体是最易受骨折影响的部位，尤其是胸椎中段和胸腰椎连接处，脆性骨折通常是骨质疏松症治疗的第一个机会。尽管一些椎体压缩性骨折(VCF)具有显著的临床表现，但大多数是少症状的，并且经常在影像学检查中被误诊或偶然诊断。早期发现VCF也很重要，因为一个椎体的部分压迫会增加进行性压迫和随后骨折的风险——其他椎体是5.0-12.6倍，髋关节是2.3-3.4倍。因此，无论是有症状的还是无症状的，压缩性骨折都会对患者造成严重后果，因为它增加了新骨折的风险，而且发病率和死亡率都很高。

VCF高危年龄组的患者经常接受包括脊柱的影像学检查，为筛查少症状性骨折提供了机会。在胸部和腹部的计算机断层扫描(CT)中，VCF经常被误诊，很少在相应的放射学报告中被提及。在这种情况下，自动VCF检测软件的应用可能会提高扫描骨折检测的放射学准确性，这些扫描不以脊柱为目标，但将其纳入成像，促进骨质疏松症的早期偶然诊断，并为早期干预提供可能性。尽管一些研究描述了自动裂缝检测软件的准确性，但在解释结果时必须考虑群体和算法之间的可变性。williamhill asia 的研究旨在描述基于人工智能(AI)的软件产品HealthVCF (Zebra Medical Vision Ltd.， Shefayim, Israel)在胸部和腹部CT扫描中偶然骨折检测的准确性，使用专门从事肌肉骨骼成像的放射科医生的共识评估作为参考标准。

材料和方法:williamhill asia 纳入了899例51-99岁患者胸部和腹部计算机断层扫描的连续样本。通过软件和两名肌肉骨骼成像专家对存在椎体高度损失> 25%的VCF的扫描结果进行回顾性评估。williamhill asia 将软件分析与普通放射科医生的分析进行比较，使用两位专家的评估作为参考。

56岁患者T8上椎平台发生临床相关骨折，该病例通过算法检测。A,B:显示T8骨折的胸部CT矢状面重建(A中箭头)和测量椎体高度损失，使用测量工具发现椎体高度损失为27% (B)。

人口统计学和骨折特征

按扫描类型划分的算法检测

结果:该软件对中重度VCF的诊断准确率为89.6% (95% CI: 87.4-91.5%)，敏感性为73.8%，特异性为92.7%，阴性预测值为94.8%。在该软件检测到的145次阳性扫描中，62次(42.8%)普通放射科医生未报告骨折，算法在其中38次扫描中检测到额外骨折。

结论:该软件对中重度VCF的检测准确性好，特异性高，可提高非肌肉骨骼影像专业放射科医师对VCF的机会检出率。

原始出处：

Renata Fernandes Batista, Pereira;  Paulo Victor Partezani, Helito;  Renata Vidal, Leão; Accuracy of an artificial intelligence algorithm for detecting moderate-to-severe vertebral compression fractures on abdominal and thoracic computed tomography scans.Radiol Bras 2024 Jan-Dec;57(0):e20230102