骨科的人工智能:临床性能,局限性和翻译准备-一篇评论

科学领域:

• 整形外科手术 整形外科手术
• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能
• 数字健康数字健康

背景情况:

• 肌肉骨系统疾病对全球残疾和医疗保健成本做出了重大贡献.
• 人工智能 (AI) 为数据驱动的肌肉骨护理提供了变革性的潜力.
• 人工智能应用包括诊断,手术规划,风险预测,康复和数字健康.

研究的目的:

• 综合当前关于人工智能在骨科和肌肉骨护理中的应用的证据.
• 确定安全,道德和公平的人工智能实施的翻译差距和优先事项.
• 在诊断成像,手术规划,预测分析,康复和系统级管理方面审查AI.

主要方法:

• 使用主要科学数据库 (PubMed,Scopus,Web of Science) 和语义搜索工具进行了结构化的叙事审查.
• 搜索集中在2019年1月至2025年12月的同行评审文章上,分析临床相关性和翻译影响.
• 选择了40项临床相关的研究,在5个主题AI应用领域进行了详细的综合.

主要成果:

• 人工智能在骨折检测 (90%的灵敏度,92%的特异性) 和植入物识别 (97-99%的准确性) 中在关节整形手术前规划中展示了成熟的证据.
• 人工智能辅助规划提高了准确性,可能减少手术内纠正,手术时间和血液损失.
• 预测模型对风险分层有希望,但外部验证和多中心研究是有限的;康复和远程骨科的应用正在出现.

结论:

• 人工智能越来越多地融入肌肉骨护理,提供以患者为中心的决策支持.
• 人工智能广泛采用受到有限的多中心验证,数据集偏见和监管不成熟的阻碍.
• 未来的努力必须集中在前性影响研究,当地模型的重新验证,并适应安全和公平实施的监管要求.