临床和结构性膝关节关节炎预测的机器学习模型:最近的进展和未来的方向

科学领域:

• 生物医学数据科学是生物医学数据科学.
• 整形外科 整形外科 整形外科
• 医学中的人工智能.

背景情况:

• 机器学习 (ML) 在骨关节炎 (OA) 研究中越来越多地用于预测建模.
• 近年来,ML的应用在理解和管理OA方面出现了显著的增长.

研究的目的:

• 审查关键结果领域的骨关节炎 (OA) ML模型开发的最新进展.
• 突出在OA研究中的ML的新兴方向和未来战略.

主要方法:

• 在预测临床结果 (疼痛,功能) 中对ML应用的审查.
• 对放射性OA (Kellgren Lawrence等级,关节空间缩小) 的深度学习 (DL) 和ML模型的分析.
• 检查DL工具用于基于MRI的特征量化 (软骨,骨髓病变) 和ML用于预测软骨损失.
• 对全膝关节置换结果的ML模型的评估.

主要成果:

• ML模型在预测患者报告的临床措施方面表现有前途.
• DL有效地描述了放射性OA,并预测了它的进展.
• 自动化DL工具增强MRI分析,并支持软骨损失预测.
• ML模型在全膝关节置换结果方面表现强,有助于干预和规划.

结论:

• ML为早期OA检测,个性化风险分层和个性化治疗策略提供了显著的潜力.
• 未来的方向包括多式联运数据集成,可解释模型和自动化ML,以简化开发.
• 将ML与临床工作流程结合起来,并通过外部验证确保通用性,对于临床影响至关重要.