在X光片上的骨折检测中的人工智能:文献综述
Antonio Lo Mastro1, Enrico Grassi2, Daniela Berritto3
1Department of Radiology, University of Campania "Luigi Vanvitelli", Naples, Italy. antonio.lomastro@unicampania.it.
Japanese journal of radiology
|November 13, 2024
概括
人工智能 (AI) 有助于在放射学中检测骨折,提高准确性和效率. 在大型数据集上训练的AI算法在增强肌肉骨X射线诊断能力方面表现有前途.
科学领域:
- 放射学和医学成像学 医学成像学
- 医疗保健中的人工智能
- 整形外科 整形外科 整形外科
背景情况:
- 骨折是急诊室访问的常见原因,并且在放射检查期间可能被误诊.
- 准确和及时的骨折诊断对于患者的治疗结果至关重要.
- 人工智能 (AI) 为改善放射学诊断准确性和效率提供了一个有希望的解决方案.
研究的目的:
- 审查人工智能在骨折识别中的应用.
- 讨论人工智能在放射性骨折检测中的优缺点.
- 探索人工智能对放射学和放射学的当前和潜在影响.
主要方法:
- 关于人工智能算法用于骨折检测的最新文献的审查.
- 对比人工智能性能与人类解读肌肉骨X射线的研究的分析.
- 讨论使用大数据和结构化报告的AI培训方法.
主要成果:
- 与经验较少的临床医生相比,人工智能算法显示出更好的诊断准确度和灵敏度.
- 人工智能提高了放射科医生的表现,从而提高了效率并减少了解释时间.
- 在广泛的数据集上训练的AI算法在不同的断裂模式中强大执行.
结论:
- 人工智能显示出在放射学中增强骨折检测和诊断的巨大潜力.
- 人工智能集成可以导致标准化和更准确的骨折识别.
- 人工智能有望影响放射学和放射学领域,改善患者护理.


