人工智能在脊髓损伤中的诊断和预后能力:系统性审查
Saran Singh Gill1,2, Hariharan Subbiah Ponniah1,2, Sho Giersztein1
1Imperial Brain & Spine Initiative, Imperial College London, London, United Kingdom.
Brain & spine
|March 3, 2025
概括
人工智能 (AI) 在高精度诊断创伤性脊髓损伤 (tSCI) 方面表现有前途. 虽然人工智能提供了适度的预后能力,但临床使用需要标准化和验证.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 神经学 神经学
背景情况:
- 人工智能 (AI) 模型在诊断和预测创伤性脊髓损伤 (tSCI) 中显示出潜力.
- 人工智能对STSI的临床实用性仍然不确定,需要严格的评估.
- 目前在SICI中的AI应用缺乏标准化框架和外部验证.
研究的目的:
- 评估AI算法对创伤性脊髓损伤 (tSCI) 的诊断和预后性能.
- 系统地审查和评估使用人工智能在SCI中的研究的质量和报告.
- 确定AI在SCI临床实践中的局限性,并提出AI在SCI临床实践中的未来方向.
主要方法:
- 在七个数据库中系统搜索评估SCI中AI模型的研究.
- 包括14项研究,包括20个AI模型和280,817名患者的数据.
- 使用PROBAST和TRIPOD工具进行质量和报告评估,并按照SWiM指南进行分析.
主要成果:
- 使用DTI,CT和T2加权的MRI的诊断AI模型实现了0.898.8的加权平均准确度.
- 预测AI模型表现出适度的预测性能,平均AUC为0.770.
- 常见的预测结果包括AIS改善,死亡率和门诊能力.
结论:
- 人工智能表现出强大的诊断准确度和中等的预后能力,对STSI.
- 标准化和外部验证对于提高AI在SCI中的临床适用性至关重要.
- 未来的人工智能模型应该包含多式联网数据和临床医生的输入,以提高效用.
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