人工智能算法在骨科:方法和临床应用的叙事审查
Jamie Rosen1,2, Jemima Russell2, Prerna Kartik3
1Warwick Medical School University of Warwick Coventry UK.
Journal of experimental orthopaedics
|November 17, 2025
概括
人工智能 (AI) 正在改变整形外科手术,机器学习和深度学习提高了诊断和结果. 仔细的验证和治理对于安全的临床整合这些强大的AI工具至关重要.
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
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 人工智能 (AI) 算法正在越来越多地被探索用于骨科手术的应用.
- 各种机器学习和深度学习技术在改善患者护理和手术结果方面表现有前途.
研究的目的:
- 审查人工智能算法在整形外科手术中的作用和功能.
- 用特定的骨科实例来说明AI应用程序.
- 讨论AI在现场的好处,局限性和挑战.
主要方法:
- 人工智能算法的叙述性审查.
- 解释机器学习 (回归,分类,强化学习) 和深度学习 (卷积神经网络,神经网络) 的功能.
- 人工智能应用在断裂检测,结果预测,图像分析和数据提取方面的例子.
主要成果:
- 机器学习有助于骨折检测和风险预测.
- 深度学习可以改善骨折分类和医疗图像细分.
- 自然语言处理和大型语言模型有助于数据提取和诊断.
- 生成性AI创建合成数据,而计算机视觉支持机器人手术.
- 联合学习可以实现保护隐私的多中心协作.
结论:
- 人工智能算法在精度,效率和可扩展性方面为整形外科手术提供了巨大的潜力.
- 挑战包括算法偏见,透明度问题,计算成本和对外部验证的需求.
- 严格的验证,透明的报告和强大的治理对于人工智能在骨科安全的临床采用至关重要.
