AutoSAFE ist ein Projekt zur Verbesserung der Diagnostik von kindlichen Unterarmfrakturen mit Hilfe von intelligenter KI-gestützter Bilderfassung und Analyse der Fraktursonographie.

Handgelenksnahe Unterarmfrakturen bzw. Unterarmprellungen sind häufige Ursachen einer ärztlichen Vorstellung im Kindes- und Jugendalter. Im Rahmen der Standarddiagnostik wird in solchen Fällen eine zweifache Röntgenuntersuchung durchgeführt, die mit einer Exposition von ionisierender Strahlung einhergeht. In Hinblick auf die erhöhte Strahlensensibilität  kindlichen Gewebes ist eine Reduktion der Röntgendiagnostik unter Beibehaltung diagnostischer Qualität erstrebenswert. 

Mittels Knochensonographie (Knochenultraschall) kann eine Beurteilung der Fraktur vorgenommen und auf diese Weise bis zu 80% der Röntgenaufnahmen vermieden werden. Zudem bietet die Sonographie eine schnelle, sichere, nebenwirkungsfreie “Point-of-Care-Diagnostik”, die häufig auch in Praxen niedergelassener ÄrztInnen zur Verfügung steht. Eine standardisierte Vorgehensweise zur Diagnose ist der Wrist-SAFE (Sonographic Algorithm for Fracture Evaluation) Algorithmus (Ackermann et al. 2019), der auf der strukturierten Aufnahme und Analyse von 6 Standardebenen von Radius und Ulna basiert.