KI gestütztes Röntgen-Interaktionssystem „Frakturheilungsassistent“

Worum geht es in dieser Studie?

Knochenbrüche heilen nicht bei allen Menschen gleich gut. Eine verzögerte oder ausbleibende Heilung wird häufig erst nach mehreren Monaten sicher erkannt. Ziel der Studie ist es deshalb zu untersuchen, ob sich bereits etwa acht Wochen nach einem Bruch des Oberschenkel-, Schienbein- oder Oberarmknochens abschätzen lässt, ob die Fraktur normal verheilen wird. Hierfür werden Röntgenaufnahmen mithilfe des sogenannten RUS-Scores bewertet. Dieser beschreibt anhand bestimmter Merkmale, wie weit die Knochenheilung fortgeschritten ist. Zusätzlich soll geprüft werden, ob eine künstliche Intelligenz diese Merkmale und Scorewerte künftig automatisch aus Röntgenaufnahmen erkennen und den weiteren Heilungsverlauf zuverlässig vorhersagen kann. 

Warum ist diese Studie wichtig?

Eine verzögerte Knochenheilung oder die Entstehung einer Pseudarthrose, also eines dauerhaft nicht verheilenden Knochenbruchs, kann zu Schmerzen, Bewegungseinschränkungen und weiteren Behandlungen oder Operationen führen. Wenn sich solche Heilungsstörungen bereits frühzeitig erkennen lassen, könnten Patient*innen gezielter überwacht und Behandlungen früher angepasst werden. Die Studie soll außerdem dazu beitragen, die Beurteilung von Röntgenaufnahmen zu vereinheitlichen und langfristig durch computergestützte Verfahren zu unterstützen. Dadurch könnten Diagnosen zuverlässiger gestellt, Komplikationen früher erkannt und die Behandlung besser auf die einzelne Person abgestimmt werden.

Wie läuft die Studie ab?

Für die Studie werden bereits vorhandene, anonymisierte Patientendaten und Röntgenaufnahmen rückblickend ausgewertet. Fachärzt*innen aus der Unfallchirurgie und Radiologie beurteilen die Aufnahmen anhand des RUS-Scores. Anschließend wird geprüft, wie gut die Bewertungen mit dem später dokumentierten Heilungsverlauf übereinstimmen. Eine aktive Teilnahme, zusätzliche Untersuchung oder Behandlung findet nicht statt. 

Was sind die bisherigen Ergebnisse?

Bisher liegen noch keine abschließenden Ergebnisse vor. Die Studie soll jedoch aufzeigen, ob der RUS-Score und eine automatisierte Bildauswertung mithilfe künstlicher Intelligenz eine frühzeitige und zuverlässige Vorhersage der Frakturheilung ermöglichen. 

Förderung: Ministerium für Wirtschaft, Infrastruktur, Tourismus und Arbeit Mecklenburg-Vorpommern (Förderzeichen: TBI-1-114-W-035)

Kooperationspartner: Universitätsklinikum Schleswig-Holstein