不同阈值下影像学评估膝关节骨性关节炎分级中读者和人工智能工具性能的比较：统计分析计划 Performance of readers and an artificial intelligence tool for grading of radiographic knee osteoarthritis at prespecified thresholds: Statistical analysis plan

不同阈值下影像学评估膝关节骨性关节炎分级中读者和人工智能工具性能的比较：统计分析计划 Performance of readers and an artificial intelligence tool for grading of radiographic knee osteoarthritis at prespecified thresholds: Statistical analysis plan

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简介:这份报告详细介绍了利用 AI 工具对膝关节骨性关节炎进行影像学分级诊断的性能评估研究。报告聚焦于 AI 工具与不同经验水平的医生在 KL 分级法下的诊断一致性，并对不同分级阈值、影像质量等因素进行了深入分析。这份报告的价值在于：它不仅展现了 AI 工具在骨关节炎诊断领域的巨大潜力，同时也为开发基于 AI 的影像学工具提供了重要的参考数据和分析方法。

报告重点

AI 辅助诊断的优势: 报告使用 ROC 曲线和 AUC 值直观地展示了 AI 工具在诊断膝关节骨性关节炎方面的优势，相较于仅由影像科医生进行诊断，AI 辅助诊断能显著提高诊断的准确性。
多中心数据: 该研究纳入了来自三个欧洲中心的患者数据，增加了样本量和数据的多样性，使得研究结果更具代表性和说服力。
不同 KL 分级阈值下的评估: 报告详细分析了 AI 工具和影像科医生在不同 KL 分级阈值下的诊断表现，并通过 AUC 值和统计学检验评估了 AI 工具在不同诊断标准下的性能差异。
影像质量对诊断的影响: 报告探讨了影像质量对读者和 AI 工具诊断性能的影响，并分析了不同质量的影像对诊断结果的影响程度。
与既往研究的比较: 报告将 AI 工具在本研究中的表现与先前研究进行了比较，通过 AUC 值和统计学检验分析了 AI 工具在不同研究中的性能差异，为评估 AI 工具的进步和发展提供了参考。

参考图示

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