手腕和手臂骨折是非常常见的损伤。传统上，放射科医生使用X光来评估这些骨折并确定最佳治疗方案。然而，分析X光并做出准确诊断可能具有挑战性且耗时。
RAD Sherpa的人工智能算法分析X光扫描并预测性诊断手腕和手臂骨折。这可以帮助放射科医生快速准确地识别骨折的位置和严重程度，从而指导治疗决策，如石膏固定与手术。
技术工作流程
我们人工智能模型的工作流程包括预处理、推理和模型评估。预处理程序从X光图像中提取、归一化和重新缩放特征。推理模型使用卷积神经网络来学习提取特征与不同类型手腕和手臂骨折之间的复杂关系。模型评估过程表明我们的人工智能在测试数据集上的骨折预测具有高精度。
临床益处
通过提供快速准确的骨折预测，RAD Sherpa的人工智能可以改善患者预后，并降低与手腕和手臂骨折误诊和不当治疗相关的成本。人工智能助手使放射科医生能够对紧急骨科损伤做出快速、基于证据的决策。
关键功能
- 高精度骨折检测
- 骨折类型分类
- 细微骨折识别
- 减少漏诊
- 实时分析结果
