彻底改变关节整形术:人工智能和机器学习的作用

科学领域:

• 整形外科手术 整形外科手术
• 医疗信息学 医疗信息学
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 在关节整形术 (THA) 中,关于AI/ML的文献越来越多.
• 人工智能/ML模型显示了预测术后结果的潜力.
• 应用程序旨在优化临床决策,降低成本和提高效率.

研究的目的:

• 审查和分析最近关于THA中AI/ML应用的文章.
• 展示AI/ML工具在优化患者护理和THA结果方面的潜力.

主要方法:

• 根据PRISMA指南,在主要数据库 (Scopus,Medline,EMBASE,CENTRAL,CINAHL) 进行全面的文献搜索 (2024年8月).
• 使用频率,平均值和比例的AI/ML方法和应用的定量总结.
• 使用修改的八项非随机研究方法指数 (MINORS) 检查清单进行质量评估.

主要成果:

• 在2016年至2024年期间发表的19项符合条件的研究.
• 重要的ML算法包括弹性网处罚后勤回归,人工神经网络,卷积神经网络 (CNN) 和多重线性回归.
• 使用CNN进行手术前规划报告的曲线下最高面积 (1);所有研究都显示出高质量 (MINORS得分≥7/8).

结论:

• 在THA的AI/ML预测模型的快速进步.
• AI/ML工具有可能在所有手术护理阶段提供帮助.
• 这些工具可以解决医院管理层和患者特定层面的挑战.