整形外科における人工知能に関する体系的なレビューのスコーピングレビュー

科学分野:

• 整形外科の研究について
• 人工知能のアプリケーション
• 医療情報工学 医療情報工学

背景:

• 人工知能 (AI) は,多くの体系的なレビューとメタ解析が利用可能な,整形外科でますます利用されています.
• しかし,既存のレビューはしばしば特定のサブスペシャリティに焦点を当てており,全分野におけるAIの役割の包括的な概要が欠けている.
• これは,人工知能の研究の動向と整形外科における応用についてより広い視点が必要であることを強調しています.

研究 の 目的:

• 整形外科におけるAI研究の景観を体系的にマッピングする.
• 出版の傾向,地理的分布,AIアプリケーションの焦点を特定する.
• この学問における未知の領域と潜在的な研究機会を特定する.

主な方法:

• 2015年から2025年7月までの間に発表されたシステマティック・レビュー (メタ解析付きおよびメタ解析なし) のスコーピング・レビューが行われました.
• 検索したデータベースには,PubMed,Web of Science,Scopusなどがあります.
• 抽出したデータは,出版物の特徴,地理的起源,整形外科の重点,AIの方法論,データ方式,およびアプリケーションの種類をカバーしました.

主要な成果:

• 183の体系的なレビューが特定され,過去5年間で整形外科におけるAI研究の指数関数的な成長を示しました.
• ほとんどの研究は,骨折,関節整形,手術,特に脊椎,膝,股関節に関する手術に焦点を当てた.
• ディープラーニングはイメージングタスクを支配し,機械学習は臨床データアプリケーションで普及し,処方モデリングと不足した解剖領域のギャップが指摘されました.

結論:

• 整形外科におけるAIの研究は急速に拡大しているが,特定の臨床領域とアプリケーションでは大きなギャップが残っている.
• これらの特定されたギャップは,AIの方法論を臨床的ニーズとより良く整合させるための将来の研究のための機会を提供します.
• これらの未知の分野に取り組むことで,人工知能が整形外科のケアをサポートし,患者の治療結果を改善する可能性を高めることができます.