从数据到精度:人工智能和机器学习在现代骨科实践中的变革性作用

科学领域:

• 整形外科手术 整形外科手术
• 医疗技术 医疗技术 医学技术
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在将骨科手术转向数据驱动的方法.
• 这些技术使客观分析和创新解决方案成为可能,超越了传统的解决问题方法.
• 人工智能/机理智能使人们更容易将临床问题视为输入-输出连续,从而优化决策.

研究的目的:

• 审查AI和ML在骨科手术中的应用.
• 确定骨科实践中AI/ML的关键创新和趋势.
• 了解影响AI/ML在骨科整合的因素.

主要方法:

• 在PubMed,Scopus和IEEE Xplore数据库 (2010-2023) 中进行了范围审查.
• 关键词包括人工智能,机器学习,生成人工智能和临床算法.
• 研究的重点是AI/ML在骨科诊断,预测分析和手术规划中的应用.

主要成果:

• 计算能力和深度学习的进步加速了对骨科的AI/ML工具的开发.
• 关键的创新包括用于风险分层的预测算法,用于植入物设计的生成模型,以及用于外科指导的计算机视觉.
• 越来越多地使用便携式数据采集设备和软件平台,提高了数据聚合和模型准确性.

结论:

• 整形外科的AI/ML集成是由硬件和软件的进步推动的,承诺个性化护理和精确性.
• 未来的采用需要解决伦理,监管和互操作性方面的挑战.
• 促进工程师,临床医生和数据科学家之间的跨学科合作对于成功的整合至关重要.