人工智能用于骨科研究中临床有意义的结果预测:当前的应用和局限性
Seong Jun Jang1, Jake Rosenstadt2, Eugenia Lee3
1Department of Orthopedic Surgery, Hospital for Special Surgery, 535 East 70Th Street, New York, NY, 10021, USA.
Current reviews in musculoskeletal medicine
|April 8, 2024
概括
人工智能 (AI) 在预测肌肉骨疾病患者的结果方面表现有希望. 然而,目前用于预测临床显著结果 (CSO) 的AI模型具有可变的性能和方法限制,阻碍了临床使用.
科学领域:
- 整形外科 整形外科 整形外科
- 生物医学信息学 生物医学信息学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 患者报告的结果测量 (PROM) 对于评估肌肉骨治疗成功至关重要.
- 预测治疗效益是复杂的,受众患者因素的影响.
- 人工智能 (AI) 通过预测治疗反应,为个性化医疗提供了潜力.
研究的目的:
- 审查人工智能的当前应用,以预测肌肉骨干预后临床显著结果 (CSO).
- 为了识别肌肉骨疾病的AI驱动预测建模的趋势和局限性.
主要方法:
- 对AI应用程序进行系统的文献审查,以预测肌肉骨治疗中的CSO.
- 分析研究方法,绩效指标和验证状态.
主要成果:
- 文献集中在关节关节整形,脊柱和体育医学上.
- 人工智能模型的性能非常可变,外部验证和方法限制有限.
- 大多数研究的目的是预测临床重要差异最小值 (MCID),很少有模型显示出即时的临床效用.
结论:
- 虽然人工智能具有个性化肌肉骨护理的潜力,但目前的预测模型需要显著的方法改进.
- 解决数据处理,模型架构和验证对于在骨科中临床部署AI至关重要.
- 需要进一步的研究来克服局限性,并实现人工智能在预测患者结果方面的全部潜力.
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