人工智能模型在手/手腕骨折和脱位诊断中的准确性:系统性审查和元分析
Chloe R Wong1, Alice Zhu2, Heather L Baltzer1
1Division of Plastic, Reconstructive & Aesthetic Surgery, Department of Surgery, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada.
JBJS reviews
|September 5, 2024
概括
人工智能 (AI) 模型在准确诊断手和手腕骨折和脱位方面表现有前途. 这一系统性审查发现AI的诊断准确度很高,支持其潜在的临床应用.
科学领域:
- 骨科诊断器 骨科诊断器 骨科诊断器
- 医学成像分析分析 医学成像分析
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 准确诊断手和手腕受伤对于患者的功能和降低成本至关重要.
- 人工智能 (AI) 模型正在开发,用于通过成像检测骨折.
- 这次系统审查和元分析评估了AI在诊断手和手腕骨折和脱位方面的准确性.
研究的目的:
- 为了确定人工智能 (AI) 模型对手和手腕骨折和脱位的诊断准确度.
主要方法:
- 按照PRISMA-DTA指南进行系统审查和元分析.
- 搜索了Ovid MEDLINE,Embase和Cochrane控制试验的中央注册表,截至2023年10月10日.
- 包括使用人工智能检测任何放射成像中骨折/位移的研究,以专家审查为参考标准.
主要成果:
- 确定了36项研究,主要通过X射线评估手腕骨折.
- 人工智能模型实现了0.946曲线下的面积,正概率率为7.690和负概率率为0.112.
- 对低风险偏差研究的敏感性分析显示了一致的结果;证据的整体确定性是中等的.
结论:
- 人工智能模型在诊断手和手腕骨折和脱位方面表现出显著的准确性.
- 这些发现表明,人工智能在这些损伤的临床实践中整合有希望的潜力.
- 进一步的研究可以基于这些结果来改进AI诊断工具.
