人工智能在肌肉骨干预中的战略整合:个性化精密护理模型的范围,成功和追求

科学领域:

• 放射学和成像学 放射学和成像学
• 医疗人工智能 医疗人工智能
• 肌肉骨干预 肌肉骨干预

背景情况:

• 肌肉骨图像导向干预非常重要,但面临诸如操作员依赖和工作流变化等挑战.
• 人工智能 (AI) 为提高这些程序的精度,安全性和效率提供了机会.

研究的目的:

• 审查目前和新兴的人工智能应用在整个肌肉骨图像引导干预的连续性.
• 确定阻碍临床转换的挑战,并提出人工智能在干预放射学中整合人工智能的未来方向.

主要方法:

• 在肌肉骨干预中对人工智能应用的综合文献综述.
• 分析人工智能在程序前规划 (损伤检测,细分),程序内指导 (导航,机器人) 和程序后评估 (放射学,预测) 中的作用.

主要成果:

• 人工智能在病变检测,细分,导航和并发症预测方面展示了潜力.
• 重要挑战包括需要外部验证,通用性,监管批准,以及解决诸如偏见和数据治理等伦理问题.
• 缺乏针对干预实践量身定制的多中心试验和开放访问数据集.

结论:

• 人工智能可以作为一种有价值的决策支持工具,增强操作员的专业知识,培训和标准化护理.
• 放射科医生必须批判性地与人工智能接触,以便在肌肉骨干预中安全,有效和包容性地部署.
• 未来的方向包括干预性AI注册表,基础模型开发和协作翻译研究,以改善患者的治疗结果.