神经成像评分工具来区分炎症性中枢神经系统小血管血管炎:需要人工智能/机器学习吗? - - 范围审查
Alameen Damer1,2, Emaan Chaudry1, Daniel Eftekhari1
1Department of Medical Imaging, University of Toronto, Toronto, ON M5T 1W7, Canada.
Tomography (Ann Arbor, Mich.)
|October 27, 2023
概括
由于症状重叠,诊断罕见的小血管血管炎和类似的疾病,如多发性硬化症是具有挑战性的. 本综述探讨了现有的诊断标准,以指导人工智能/机器学习 (AI/ML) 整合以提高准确性.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 放射学 放射学是指放射学
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 小血管血管炎 (SVV) 和诸如多发性硬化症 (MS) 这样的疾病往往存在类似的神经症状,使差异诊断复杂化.
- 目前的诊断方法缺乏标准化,导致这些罕见疾病的潜在错误诊断和延迟治疗.
研究的目的:
- 识别和评估SVV及其常见模仿物的现有诊断标准.
- 探索将人工智能/机器学习 (AI/ML) 整合到诊断这些具有挑战性的疾病的临床决策中的潜力.
主要方法:
- 通过使用EMBASE和MEDLINE数据库进行了范围文献审查.
- 分析了114篇文章,以提取SVV和模仿疾病的诊断标准.
主要成果:
- 现有的SVV和模仿病毒的诊断标准被确定并编目.
- 审查强调了诊断方法的异质性,强调了对标准化工具的需求.
结论:
- 既定的标准可以作为开发AI/ML算法的基础.
- 未来的AI/ML集成有望提高重叠表现的罕见神经疾病诊断的准确性和效率.
更多相关视频
08:05Bioluminescence and Near-infrared Imaging of Optic Neuritis and Brain Inflammation in the EAE Model of Multiple Sclerosis in Mice
Published on: March 1, 2017
9.3K
12:50Lesion Explorer: A Video-guided, Standardized Protocol for Accurate and Reliable MRI-derived Volumetrics in Alzheimer's Disease and Normal Elderly
Published on: April 14, 2014
40.3K
