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Zielsetzung und Fragestellung: Während KI-Systeme zur Frakturerkennung zunehmend eingesetzt werden, ist ihre Leistungsfähigkeit bei der Detektion und Einordnung von Knochenläsionen im Notfallröntgen bislang unzureichend untersucht. Ziel war der Vergleich der diagnostischen Leistung von Ärztinnen und Ärzten mit einem KI-System unter Verwendung eines expertenbasierten Referenzstandards.

Material und Methoden: Alle Röntgenaufnahmen, die im Rahmen des SMART Fracture Trials durch Radiologen, Klinikern oder KI als potenzielle Knochenläsion klassifiziert wurden, wurden eingeschlossen. Ein unabhängiges muskuloskelettales Tumor-Team legte verblindet den Referenzstandard fest. Verglichen werden Sensitivität, Spezifität und Klassifikationsgenauigkeit von Ärztinnen/Ärzten und KI. Die statistische Analyse erfolgt mittels gepaarter Testverfahren und ROC-Analysen.

Ergebnisse: Datenerhebung und Referenzstandard-Validierung wurden abgeschlossen. Die vergleichende statistische Auswertung ist aktuell in Durchführung. Vordefinierte Subanalysen untersuchen Unterschiede nach Läsionstyp und klinischer Relevanz.

Diskussion und Schlussfolgerung: Die Studie liefert eine strukturierte Grundlage zur Bewertung des Potenzials KI-basierter Systeme über die Frakturerkennung hinaus. Die Ergebnisse werden zur differenzierten Einordnung des adjunctiven Einsatzes von KI in der muskuloskelettalen Diagnostik beitragen.