在中低收入国家的骨科中对人工智能的全面探索:叙述性回顾

科学领域:

• 整形外科手术 整形外科手术
• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 低中等收入国家 (LMICs) 在提供先进的骨科护理方面面临重大挑战.
• 在LMICs现有的医疗保健基础设施往往缺乏专门诊断和治疗的资源.
• 越来越需要创新的解决方案来弥合骨科医疗保健的差距.

研究的目的:

• 在LMICs中审查人工智能 (AI) 在骨科的潜在应用.
• 确定人工智能可以增强患者护理和结果的特定用例.
• 探索AI整合在LMIC骨科环境中的挑战和机会.

主要方法:

• 关于人工智能在骨科应用的文献综述.
• 分析AI在骨折检测,脊柱成像,骨瘤分类和关节手术中的作用.
• 检查在LMICs中采用AI的障碍,包括财务,技术和道德因素.

主要成果:

• 人工智能在改善骨折和骨瘤等疾病的诊断准确度方面显示出潜力.
• 人工智能可以优化脊柱成像分析和手术规划,从而改善患者的治疗结果.
• 主要挑战包括财政限制,缺乏熟练人员,数据稀缺以及LMICs的伦理考虑.

结论:

• 人工智能在整形外科的整合可以显著提高LMICs的医疗保健可访问性和效率.
• 人工智能应该被视为一个补充工具来支持医生,而不是取代他们.
• 持续的研究和谨慎的方法对于利用人工智能在LMICs中提供公平的骨科护理至关重要.