人工智能在膝骨关节炎诊疗中的应用进展

R684.3%R445; 膝骨关节炎(KOA)是一种慢性退行性关节疾病,在老龄人群中较为常见,具有高发性和高致残性.影像学检查是诊断KOA的常见方法,但由于人力和时间等因素限制,难以获得数据标签等先验信息,因而在预测疾病进展方面表现欠佳.随着大数据和计算机技术的快速发展,人工智能(AI)正在逐渐融入医疗领域的各个方面.AI辅助诊断模型在KOA自动化诊断、病情严重程度分级以及疾病进展预测方面有着巨大潜力,可显著提升诊断效率和疾病进展预测准确性,提供更加个性化的诊疗手段和精确的疾病进展风险评估,但也存在数据标签标注成本高、模型泛化能力差等局限性.本文综述AI在KOA诊疗中的应用进展,总结AI在该领...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in解放军医学杂志 Vol. 50; no. 1; pp. 9 - 15
Main Authors 于海涛, 吴昊越, 张浩强, 党晨珀, 李旭升
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 甘肃中医药大学第一临床医学院,甘肃 兰州 730030 28.01.2025
解放军联勤保障部队第940医院关节外科,甘肃 兰州 730050%解放军联勤保障部队第940医院关节外科,甘肃 兰州 730050%解放军联勤保障部队第940医院运动医学科,甘肃 兰州 730050
Subjects
deep learning
机器学习
osteoarthritis
深度学习
骨关节炎
人工智能
machine learning
artificial intelligence
Online AccessGet full text
ISSN0577-7402
DOI10.11855/j.issn.0577-7402.0023.2024.0307

Cover

More Information
Summary:R684.3%R445; 膝骨关节炎(KOA)是一种慢性退行性关节疾病,在老龄人群中较为常见,具有高发性和高致残性.影像学检查是诊断KOA的常见方法,但由于人力和时间等因素限制,难以获得数据标签等先验信息,因而在预测疾病进展方面表现欠佳.随着大数据和计算机技术的快速发展,人工智能(AI)正在逐渐融入医疗领域的各个方面.AI辅助诊断模型在KOA自动化诊断、病情严重程度分级以及疾病进展预测方面有着巨大潜力,可显著提升诊断效率和疾病进展预测准确性,提供更加个性化的诊疗手段和精确的疾病进展风险评估,但也存在数据标签标注成本高、模型泛化能力差等局限性.本文综述AI在KOA诊疗中的应用进展,总结AI在该领域的潜在价值,并针对目前AI技术的应用局限,提出建立更多标准化的临床样本数据库,持续优化AI算法,加强外部验证等建议,旨在更好地促进AI在KOA诊疗中的应用.
ISSN:0577-7402
DOI:10.11855/j.issn.0577-7402.0023.2024.0307