儿童手术中的人工智能:从诊断和手术前规划到风险分层:对当前应用的全面审查

科学领域:

• 儿科手术 儿科手术
• 医疗人工智能 医疗人工智能
• 手术创新 在外科创新.

背景情况:

• 人工智能 (AI) 在儿科外科护理中的应用正在增长,但落后于成人手术.
• 现有的评论缺乏跨关键儿科外科领域的全面综合.

研究的目的:

• 在诊断,手术前规划,风险分层和错误预防方面对儿科外科人工智能的全面审查.
• 突出最近的进展,并确定人工智能的临床转化中尚未解决的挑战.

主要方法:

• 在PubMed/MEDLINE (2020-2025) 的叙述性审查中,对儿童手术中人工智能的同行评审研究进行了叙述性审查.
• 研究基于四个定义领域的方法论,临床适用性和对儿科外科患者的相关性进行了评估.

主要成果:

• 诊断成像显示高精度 (高达95%) 与深度学习,但外部验证是有限的.
• 人工智能有助于术前规划,在8%的瘤病例中改变了策略,但结果的好处需要更多的证据.
• 风险模型显示出潜力,但很少有外部验证;错误预防工具处于早期阶段.
• 大多数研究都是回顾性,单中心和异质的.

结论:

• 人工智能具有显著的潜力,可以增强儿科外科诊断,规划和安全.
• 临床翻译需要强大的多中心儿科数据集,前性验证和可解释的AI模型.
• 解决发现的差距对于人工智能在儿科手术中的安全和有效采用至关重要.