脊柱外科手术中的机器学习:叙述性审查

科学领域:

• 神经外科 神经外科
• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在脊椎手术中具有变革性的潜力.
• 最近的进展已经看到ML在手术决策,手术内指导和结果优化中的应用.
• ML为各种临床需求提供解决方案,增强诊断和外科手术方法.

研究的目的:

• 审查当前机器学习在脊椎外科手术中的应用.
• 分析ML在术前,术后和术后阶段的实施情况.
• 讨论道德考虑,实施挑战和未来的研究途径.

主要方法:

• 关于脊椎外科手术中AI和ML的最新研究的文献综述.
• 根据手术阶段对应用进行分类:术前,术后和术后.
• 分析道德影响,实施障碍和未来的技术整合.

主要成果:

• 机器学习越来越多地用于手术规划,图像分析和脊柱手术中的导航.
• 应用范围从术前风险评估到术后康复监测.
• 伦理考虑和数据偏差是成功的ML集成的关键因素.

结论:

• 机器学习对通过提高效率和患者的治疗结果来推进脊柱手术具有显著的前景.
• 解决伦理问题和技术挑战对于广泛采用至关重要.
• 未来的研究应该集中在增强现实和混合现实集成上,同时减轻偏见和确保通用性.