全膝关节整形术中的人工智能:临床应用和影响
Kyeong Baek Kim1,2, Gi Beom Kim3, Jun-Ho Kim4
1Department of Orthopedic Surgery, Pusan National University Yangsan Hospital, Research Institute for Convergence of Biomedical Science and Technology, 20, Geumo-ro, Mulgeum-eup, Yangsan-si, Gyeongsangnam-do, Yangsan, Republic of Korea.
Knee surgery & related research
|October 15, 2025
概括
人工智能 (AI) 通过改善患者选择,手术规划和术后护理来增强全膝关节整形术 (TKA). 克服算法偏差等挑战是实现人工智能在骨科手术中的全部潜力的关键.
科学领域:
- 整形外科手术 整形外科手术
- 人工智能的人工智能
- 机器学习 机器学习
- 深度学习 (Deep Learning) 是一种深度学习.
背景情况:
- 人工智能 (AI),包括机器学习 (ML) 和深度学习 (DL),越来越多地融入全膝关节整形术 (TKA).
- 在整个TKA过程中,人工智能为基于证据的临床决策提供了复杂数据集的分析.
- 这些技术旨在提高TKA的准确性,效率和个性化患者护理.
研究的目的:
- 审查人工智能在全膝关节整形术中的当前应用和影响.
- 突出AI在TKA程序的各个阶段的实用性.
- 确定在TKA中实施AI的挑战和未来方向.
主要方法:
- 对人工智能在TKA患者选择,术前规划,术内辅助和术后监测中的应用进行审查.
- 分析ML算法用于预测并发症和DL技术用于解剖重建和植入物大小.
- 对人工智能辅助的机器人系统,传感器技术和可穿戴设备进行检查.
主要成果:
- 人工智能算法在预测术后并发症方面表现出很高的准确性 (AUC高达0.842).
- DL模型在组件尺寸测量中达到90%以上的准确性,性能优于传统方法.
- 人工智能集成的工具显示出减少再入院和改善康复的潜力.
结论:
- 人工智能具有重大潜力,可以彻底改变TKA,实现精确,数据驱动和以患者为中心的护理.
- 克服诸如算法偏见,概括性,可解释性和监管障碍等挑战对于广泛采用至关重要.
- 多中心验证和可解释的AI是建立临床信任和确保可靠实施以改善患者结果的必要条件.
