Theo Gadgettendency, các nhà nghiên cứu giải thích rằng hệ thống của họ có khả năng phát hiện xương gãy một cách tự động và nhanh chóng, sau đó báo cáo chúng cho bác sĩ X-quang. Thuật toán này cũng có khả năng chỉ ra những khu vực có thể xảy ra gãy xương.

Ali Guermazi - trưởng bộ môn X-quang tại BUSM cho biết, với khả năng của mình, thuật toán này có thể giúp các bác sĩ X-quang ưu tiên đọc các hình ảnh chụp X-quang với các vết gãy đã được chứng minh. Việc sử dụng thuật toán cũng có thể giúp bệnh nhân tiết kiệm thời gian khi nhận chẩn đoán gãy xương và giúp các bác sĩ đưa ra biện pháp chăm sóc sớm hơn.

Các nhà nghiên cứu giải thích rằng, khoảng 24% lỗi chẩn đoán do con người có thể gây hại cho bệnh nhân là do hiểu sai về xương gãy. Với thuật toán dựa trên trí tuệ nhân tạo, họ hy vọng sẽ giảm tỷ lệ lỗi này nhờ cơ sở bộ dữ liệu chụp ảnh phóng xạ mở rộng.

Để kiểm tra hiệu quả của thuật toán, một số chuyên gia đã thiết lập tiêu chuẩn vàng để so sánh hiệu suất nhiều nguồn đọc khác nhau từ con người (bác sĩ X-quang, bác sĩ phẫu thuật chỉnh hình, bác sĩ cấp cứu, bác sĩ gia đình…) có và không có sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo. Sau khi thử nghiệm, các nhà nghiên cứu lưu ý rằng thuật toán của họ đã cho phép người đọc giảm 29% số lần chẩn đoán gãy xương bị bỏ sót cũng như tăng 16% độ nhạy khi phát hiện. Đối với các bài kiểm tra liên quan đến một số vết gãy, có thể thấy rằng qua sự trợ giúp của AI, độ chính xác của chúng đã tăng lên 30%.

Cũng theo Ali Guermazi, AI có thể là một công cụ mạnh mẽ phục vụ y học. Nó có thể giúp không chỉ bác sĩ X-quang mà còn giúp các bác sĩ lâm sàng khác hiệu quả và nhanh hơn trong công việc của họ.