机器学习应用在骨突的诊断和治疗预测:一个系统的审查
Angela Luo1, Muhammet Enes Gurses2, Neslihan Nisa Gecici3
1Department of Neurosurgery, Miller School of Medicine, University of Miami, 1475 NW 12th Ave, Miami, FL, 33136, USA.
概括
机器学习 (ML) 在诊断骨突症和评估其严重程度方面表现出很高的准确性. 这项技术具有个性化治疗策略的变革潜力,并彻底改变了骨突症的管理.
科学领域:
- 医学技术 医学技术 医学技术
- 医疗保健中的人工智能
- 面外科手术 面外科手术
背景情况:
- 头骨突症是头骨的过早融合.
- 机器学习 (ML) 在骨突症中的应用尚未得到充分探索.
- 准确的诊断和严重程度评估对于有效的管理至关重要.
研究的目的:
- 系统地审查ML技术在骨突症中的应用.
- 评估ML在诊断,严重性评估和预测建模中的作用.
- 了解ML在骨突症管理中的潜力.
主要方法:
- 在PubMed和谷歌学者数据库中进行全面搜索.
- 收录了对骨突症的ML进行同行评审的研究.
- 数据提取和分析由三个独立审核员进行.
主要成果:
- 13项研究符合纳入标准.
- 机床模型在识别骨突类型 (松,形) 中取得了很高的准确性.
- 使用新型指标,ML客观量化了严重程度,并且在预测治疗结果方面表现有前途.
结论:
- ML技术在骨突症诊断和严重程度评估方面取得了重大进展.
- 通过手术结果的预测建模,ML有助于个性化治疗策略.
- ML具有变革性的潜力,可以彻底改变骨突症的管理.
