康复中的人工智能:一个活生生的系统地图审查 - 第一次发布
Giovanni Morone1,2, Riccardo Carbonetti3, Alex Martino Cinnera4
1Department of Life, Health and Environmental Sciences, University of L'Aquila, L'Aquila, Italy.
European journal of physical and rehabilitation medicine
|December 22, 2025
概括
人工智能 (AI) 正在推进康复,特别是神经和骨科疾病. 然而,有限的验证和解释性阻碍了其广泛的临床采用.
科学领域:
- 医疗康复 医疗康复
- 人工智能在医学中的应用
- 临床技术整合 临床技术整合
背景情况:
- 人工智能 (AI) 正在改变医学诊断,治疗和决策.
- 了解AI在日常临床环境中的实际实用性仍然是一个挑战.
- 本综述系统地检查了人工智能在康复中的应用,定义了关键概念并确定了研究缺口.
研究的目的:
- 系统地审查人工智能在康复中的当前临床应用.
- 澄清与康复中的AI相关的关键概念.
- 识别人工智能驱动的康复研究中的知识差距.
主要方法:
- 在PubMed,Scopus,WOS/Embase和PEDro (2014-2024) 的系统文献搜索.
- 由两个审查员进行独立选,第三个审查员解决分歧.
- 使用半自动化的Python管道进行数据合成,并遵守PRISMA指南.
主要成果:
- 240项研究符合纳入标准,主要是神经 (57.9%) 和骨科 (22.7%) 康复.
- 人工智能应用跨越了干预,预后,评估,诊断和监测阶段.
- 监督学习占主导地位,在大多数研究中,外部验证和解释能力有限.
结论:
- 人工智能在康复中的应用正在迅速增长,特别是在神经学和骨科领域.
- 目前的证据严重依赖于有限的数据集和验证的监督学习.
- 解决验证和可解释性问题对于AI在康复中的临床转化至关重要.
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