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Updated: Jan 16, 2026
06:24
A Spine Robotic-Assisted Navigation System for Pedicle Screw Placement
Published on: May 11, 2020
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脊柱护理中的人工智能:对治疗应用的范围审查
Victoria A Bensel1,2, Anne Habeck3, Marcda Hilaire Brunot4
1Department of Biomedical Informatics and Data Science: 100 College St Fl 9, New Haven, CT 06510 United States.
North American Spine Society journal
|January 15, 2026
概括
人工智能 (AI) 在脊柱护理,非手术性慢性腰部疼痛 (cLBP) 管理和手术规划方面表现有前途. 需要进一步的研究来探索用于部疼痛的AI应用,并改进研究方法.
科学领域:
- 脊柱护理 脊柱护理 脊柱护理
- 医疗人工智能 医疗人工智能
- 数字健康数字健康
背景情况:
- 人工智能 (AI) 在医疗保健中越来越多地用于增强决策和个性化治疗.
- 在脊柱护理中,人工智能应用涵盖了手术规划,结果预测和慢性腰痛 (cLBP) 的数字工具.
- 现有的关于脊柱护理人工智能的证据是碎片化的,质量不一,阻碍了临床和研究的实用性.
研究的目的:
- 对当前关于人工智能 (AI) 应用在脊椎疾病治疗中的文献进行范围审查.
- 识别和绘制现有关于人工智能干预脊柱疾病的现有研究.
- 为未来的研究方向突出当前文献的差距.
主要方法:
- 从2019年1月到2024年12月,在多个数据库 (Ovid MEDLINE,AMED,Embase,Cochrane CENTRAL,Web of Science,Scopus) 中进行了全面的文献搜索.
- 符合条件的研究是英语,同行评审,涉及人工智能干预人类参与者与对照组,并提供了方法细节.
- 研究的评估基于人工智能技术,治疗方式,结果和质量,使用19分评分系统评估方法质量.
主要成果:
- 在1,782个手稿中,16项研究符合纳入标准,其中大多数专注于使用AI驱动工具进行慢性腰部疼痛 (cLBP) 的非手术治疗.
- 人工智能干预,包括聊天机器人和炼平台,在cLBP患者的疼痛,残疾和生活质量方面表现出适度的改善.
- 两项研究探讨了操作性AI应用,报告了有利的结果,而常见的方法限制包括数据验证和特征选择.
结论:
- 人工智能目前应用于非手术性cLBP管理和手术背景,如手术规划和结果预测.
- 大多数研究集中在慢性腰部疼痛上,这表明需要扩大对其他脊柱疾病 (如部疼痛) 的研究.
- 未来的研究应该解决方法上的局限性,并探索更广泛的脊柱疾病,以充分利用AI在脊柱护理.
