ECR 2026： 踝足创伤影像诊断新突破？AI软件与肌肉骨骼放射科医师的诊断能力评估
2026-03-04 清泉心田 MedSci原创 发表于上海
AI工具与放射科医师在踝足X线片骨折检测中的总体性能具有可比性，且阅片者间一致性良好。
创伤性踝足骨折是急诊科常见的骨骼损伤，其中中足（Chopart关节、Lisfranc关节）骨折因解剖结构复杂、临床表现隐匿，易出现漏诊，进而影响患者治疗预后。随着人工智能（AI）在医学影像诊断领域的快速发展，商用骨折检测工具逐渐应用于临床，为放射科医师提供辅助支持。本研究旨在评估一款商用AI骨折检测工具在踝足X线片骨折检测中的性能，重点关注中足骨折，与经董事会认证的肌肉骨骼放射科医师的诊断结果进行对比，为AI工具的临床应用提供循证依据。
本研究为单中心回顾性研究，纳入6个月内急诊科所有成年踝足创伤患者的X线检查资料。研究采用复合参考标准（锥束计算机断层扫描（CBCT）和/或临床随访）作为骨折诊断的金标准。所有X线片首先由放射科医师在常规工作流程中进行解读，随后由AI工具（BoneView™, Gleamer）独立进行解读，两者均对彼此的诊断结果设盲。研究采用描述性分析总结骨折的患病率及分布情况，包括总体骨折、Chopart关节骨折和Lisfranc关节骨折；通过计算灵敏度、特异度和准确率评估AI工具与放射科医师的诊断性能，采用Cohen’s κ系数评价阅片者间一致性，并通过McNemar检验进行配对比较。
研究共分析701份检查资料，其中319例（45.5%）存在骨折，包括24例（7.6%）Chopart关节骨折、22例（6.8%）Lisfranc关节骨折以及273例（85.6%）其他骨结构骨折。总体诊断性能方面，AI工具的灵敏度为74.3%、特异度为83.0%、准确率为79.0%；放射科医师的灵敏度为84.0%、特异度为95.5%、准确率为90.3%，两者差异无统计学意义（p=0.145），阅片者间一致性良好（κ=0.65）。
针对中足骨折的亚组分析显示，Chopart关节骨折检测中，AI工具的灵敏度为62.1%、特异度为99.6%、准确率为98.0%，放射科医师的灵敏度为82.8%、特异度为99.7%、准确率为99.0%，两者差异无统计学意义（p=0.180），一致性较高（κ=0.80）；Lisfranc关节骨折检测中，AI工具的灵敏度为65.4%、特异度为99.9%、准确率为98.6%，放射科医师的灵敏度为80.8%、特异度为100.0%、准确率为99.3%，两者差异无统计学意义（p=0.453），一致性较高（κ=0.82）。
综上所述，AI工具与放射科医师在踝足X线片骨折检测中的总体性能具有可比性，且阅片者间一致性良好。虽然放射科医师在中足Chopart、Lisfranc关节骨折检测中的性能优于AI工具，但差异无统计学意义。本研究结果表明，该AI工具可作为放射科医师的辅助手段，应用于繁忙的临床工作流程中，尤其在中足损伤这类检测难度较大的场景中，可帮助医师聚焦重点，减少漏诊风险，为创伤性踝足骨折的快速精准诊断提供支持。
参考资料
Artificial Intelligence Software versus Expert Radiologists in Traumatic Ankle and Foot Fracture Detection.https://connect.myesr.org/ecr-2026/programme/?tabref=0&f=search_china
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