人工脊椎手術における人工知能：スコーピングレビュー

科学分野:

• 脊椎手術; 人工知能; 医療技術

背景:

• 脊椎手術への人工知能（AI）の統合は、エビデンスに基づく個別化された患者ケアの可能性を提供します。日常の外科診療におけるAIの現在の応用は、まだ初期の開発段階にあります。このスコーピングレビューは、AIの応用をマッピングし、現在の研究の最前線を特定し、脊椎手術におけるAIに関する文献のギャップを強調するものです。

研究 の 目的:

• 脊椎手術における人工知能の応用に関するスコーピングレビューを実施すること。AIの脊椎手術における現在の状況と最前線をマッピングすること。脊椎手術におけるAIに関する文献の既存のギャップを特定すること。

主な方法:

• PRISMAガイドラインに従って包括的なスコーピングレビューを実施しました。PubMedおよびCochraneデータベースで2024年1月まで検索を行いました。脊椎手術におけるAIモデルまたは検証済みAIアプリケーションを詳述した研究を含め、目的、結果、モデル、検証、疾患の種類、機関、ジャーナルに関するデータを抽出しました。

主要な成果:

• 米国が貢献度でトップ（32％）で、次いで中国（18％）、ヨーロッパ（15％）が続きました。変性疾患（24％）と腫瘍性疾患（19％）が最も多く研究された病態であり、深層学習手法が主流でした。研究の76％で検証が報告されましたが、厳密な外部検証とリソース共有（データ/コードアクセス）は限定的でした。

結論:

• 脊椎手術におけるAIの広範な採用は、厳密な外部検証の欠如と、モデルおよびデータセットへのアクセス制限によって妨げられています。AIモデル開発における学際的な協力と透明性の向上が必要です。検証済みのAIモデルを一般に公開することが、より広範な臨床統合へのギャップを埋めるために不可欠です。