人工智能 (AI) 在放射性儿科骨折评估中:更新的系统性审查

科学领域:

• 儿科成像学 儿科成像学
• 人工智能在医学中的应用
• 放射学 放射学是一门学科.

背景情况:

• 儿童骨损伤的识别在医学成像中至关重要.
• 许多用于儿科骨折检测的AI算法已经出现在研究和商业领域.
• 这篇评论综合了儿童骨折成像人工智能的最新进展.

研究的目的:

• 系统地审查和更新有关儿童骨折检测人工智能算法的文献.
• 在儿科成像中分析AI模型的诊断性能和特征.
• 为了确定儿童骨损伤当前人工智能研究的趋势和差距.

主要方法:

• 在主要数据库 (Scopus,Web of Science,PubMed,Embase,Cochrane Library) 进行了系统的文献搜索,查找2011年1月至2024年9月期间发表的研究.
• 搜索术语包括"儿童"",人工智能"",骨折"和"成像".
• 符合条件的研究被评估为描述性统计和诊断性表现指标.

主要成果:

• 包括26篇文章,其中65%发表在过去两年,表明研究的快速增长.
• 人工智能模型的准确性很高,从85.0%到100.0%不等.
• 两项研究显示,当人工智能辅助人类阅读器准确度的统计学上显著改善,特别是对于初级放射科医生.

结论:

• 用于儿科骨折检测的AI模型开发已显著加速.
• 虽然人工智能模型显示出高精度,但它们的临床影响,成本效益以及潜在的社会经济或道德偏见需要进一步调查.
• 未来的研究应该专注于不同年龄组,骨折类型和实际患者的益处.