56EMF Augmenting D-dimer Testing for Pulmonary Embolism Rule-out in the Emergency Department With Artificial Intelligence

医学 急诊科 肺栓塞 D-二聚体 假阳性悖论 危险分层 放射科 计算机断层摄影术 人工智能 内科学 计算机科学 精神科
作者
A. Haimovich,Karla López López,H. Forman,J. Kline,A. Venkatesh,R. Taylor
出处
期刊:Annals of Emergency Medicine [Elsevier]
卷期号:80 (4): S29-S30
标识
DOI:10.1016/j.annemergmed.2022.08.079
摘要

Pulmonary embolism (PE) is a common emergency department (ED) diagnosis with a greater than 4% mortality rate, resulting in frequent over-testing via computed tomography PE (CT-PE) and exposing patients to the harms of ionizing radiation, iodinated contrasts, and increased costs. Clinical decision rules incorporating D-dimer testing are used to identify patients whose PE risk is below a CT-PE imaging threshold, but are subject to high rates of false positives and inconsistent use. We hypothesized that an artificial intelligence (AI) algorithm would augment existing D-dimer-based risk stratification and identify patients who are unlikely to benefit from imaging.
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