人工智能用于诊断上肢肌肉骨疾病:对诊断测试的系统审查和元分析
Guillermo Droppelmann1,2,3, Constanza Rodríguez4, Carlos Jorquera5
1Research Center on Medicine, Exercise, Sport and Health, MEDS Clinic, Santiago, RM, Chile.
EFORT open reviews
|April 5, 2024
概括
人工智能 (AI) 模型在诊断上肢肌肉骨疾病方面表现出很高的准确性. 这些人工智能工具实现了92.6%的灵敏度和90.8%的特异性,证明了它们在肌肉骨成像中的诊断潜力.
科学领域:
- 放射学 放射学是指放射学
- 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) 正在改变放射学中的诊断.
- 人工智能工具提高了准确性和决策能力,特别是在肌肉骨成像方面.
- 人工智能有望提高上肢病理检测的准确性.
研究的目的:
- 评估人工智能模型对上肢肌肉骨病理的诊断性能.
- 评估AI在肌肉骨诊断中的各种成像模式中的准确性.
主要方法:
- 通过广泛的数据库搜索发现的研究的元分析 (MEDLINE/PubMed,SCOPUS等). ) 的情况.
- 使用QUADAS-2工具评估研究质量.
- 诊断准确度指标 (灵敏度,特异性,AUC) 采用随机效应模型与R.软件进行聚合.
主要成果:
- 分析包括10篇文章中的13个AI模型.
- 人工智能模型实现了0.926 (95% CI:0.900-0.945) 的灵敏度和0.908 (95% CI:0.810-0.958) 的特异性.
- 曲线下的面积 (AUC) 为95%,具有显著的诊断几率比率 (lnDOR = 4.62,P < 0.001).
结论:
- 人工智能模型在检测上肢肌肉骨病理方面表现强.
- 单变量和双变量分析都证实了AI在识别积极和消极病例方面的有效性.
- 人工智能具有显著的潜力,可以提高肌肉骨放射学诊断的准确性.


