GRANU-LATENT Studie: metrologische Validierung der Messung von Granulationsgewebe bei chronischen Wunden

Erste metrologische Studie zur Messung des Granulationsgewebeanteils bei chronischen Wunden, durchgeführt unter der Leitung von Dr. Guillaume Maxant. Die Studie umfasst 100 Wundbilder, die von 6 unabhängigen klinischen Experten und mit 9 komplementären Messmethoden bewertet wurden, um kalibrierte Korrekturfaktoren für KI-Algorithmen und die klinische Forschung zu ermitteln.

Studienrahmen

Metrologische Studie, durchgeführt unter der Leitung von Dr. Guillaume Maxant, Abteilung für Gefäßchirurgie, CH Haguenau. Erste internationale Studie zur präzisen Quantifizierung von Granulationsgewebe bei chronischen Wunden.

Zeitplan

• Stichprobengröße : 100 Bilder chronischer Wunden
• Gutachter : 6 unabhängige klinische Experten
• Verglichene Methoden : 9 Messmethoden (visuelle Beurteilung, manuelle Segmentierung, automatisierte Algorithmen, kolorimetrische Analyse)
• Status : laufende Studie

Studientyp

Vergleichende metrologische Studie nach einem referenzfreien Ansatz (referenzfrei). Diese originelle Methodik ist notwendig, da es derzeit keine Referenzmethode zur Messung von Granulationsgewebe gibt, im Gegensatz zur Flächenmessung, bei der die digitale Planimetrie als Standard gilt.

Ziele

Die Studie verfolgt zwei strukturierende Ziele für die Überwachung der Wundheilung:

• Etablierung von kalibrierten Korrekturfaktoren anwendbar auf KI-basierte Gewebeklassifizierungsalgorithmen
• Bereitstellung eines strengen Referenzrahmens für dieBildannotation in der klinischen Forschung

Warum diese Studie?

Die Beurteilung der Gewebezusammensetzung einer Wunde (Anteile von Granulation, Fibrin, Nekrose) ist ein wichtiger klinischer Indikator für die Wundheilungsüberwachung. Doch im Gegensatz zur Flächenmessung ist heute international keine Referenzmethode etabliert.

Dieses Fehlen schränkt die Vergleichbarkeit klinischer Studien, die Qualität von Trainingsdatenbanken für KI und die Standardisierung klinischer Praktiken ein. GRANU-LATENT begegnet diesem grundlegenden Bedarf, indem es einen strengen metrologischen Ansatz vorschlägt, der auf der Konvergenz mehrerer unabhängiger Methoden und vielfältiger Expertise basiert.

Die Ergebnisse werden zur internationalen Standardisierung der Wundbeurteilung beitragen, über das Pixacare-Ökosystem hinaus. Diese Studie ist die logische Fortsetzung der Programme Pixaire-1 und PIXAIRE-Redux zur Validierung der KI-gestützten Wundmessung.

Schlüsselwörter

Granulationsgewebe, chronische Wunde, künstliche Intelligenz, Metrologie, Wundheilung, Standardisierung, Methodenvalidierung, digitales Medizinprodukt