综述
人工智能在脊柱外科诊断与治疗中的应用现状和发展趋势
中华骨科杂志, 2019,39(24) : 1543-1548. DOI: 10.3760/cma.j.issn.0253-2352.2019.24.007
摘要

以机器学习和神经网络模型为代表的人工智能技术与脊柱外科的交叉融合研究,是近年来人工智能领域新的研究方向及热点问题。脊柱的解剖结构和疾病症状较为复杂,脊柱外科的诊断与治疗需要丰富的临床经验,但目前我国医疗资源分布严重不均,如何提升基层医疗服务能力,使得最广大的患者群体均能受惠,是一项迫切需要解决的问题。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。随着大数据医疗时代的到来,人工智能技术或许可以通过将"专家下沉"转变为"技术下沉"的方法解决这一问题。目前对抗学习、弱监督学习、强化学习和图神经网络等技术已成为人工智能领域的研究热点,也已经在临床医学的多个领域发挥了重要作用。基于深度学习和神经网络在疾病学习中的优势,很多脊柱外科研究者将其与颈椎病、腰痛、腰椎退行性疾病、脊柱畸形、脊柱肿瘤等脊柱相关疾病的诊治和治疗相结合,以实现脊柱疾患的快速定位及准确诊断,不仅使其能真正成为脊柱疾病综合诊断的有效工具,同时也为脊柱疾病的最合理治疗方案选择提供基础。在国内将人工智能应用在脊柱外科诊断与治疗中也可以解决基层医生面临的脊柱疾病诊断难、治疗复杂等问题,降低误诊率和漏诊率,能够有效减轻脊柱疾患给我国带来的经济负担和社会负担。综述近年来以深度学习为代表的人工智能在国内外脊柱外科的诊断和治疗领域中的研究进展,以及人工智能在脊柱外科诊治流程中的优势及应用前景。

引用本文: 欧阳汉强, 姜亮, 刘晓光, 等.  人工智能在脊柱外科诊断与治疗中的应用现状和发展趋势 [J] . 中华骨科杂志, 2019, 39(24) : 1543-1548. DOI: 10.3760/cma.j.issn.0253-2352.2019.24.007.
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脊柱的相关疾病是现代社会中的常见病,但由于脊柱结构复杂,包含骨骼、肌肉、血管、神经等多种解剖结构,其治疗却具有一定的难度。脊柱外科的诊断与治疗需要丰富的临床经验,但目前我国医疗资源分布严重不均,高水平的临床医生集中在大城市的三甲医院,而一级医院、农村医院等基层医院诊断水平有限,对脊柱疾病的诊断效率较低,误诊率和漏诊率较高,可能导致错误的治疗方案,耽误治疗时间并可能危及到患者生命。如何将大型三甲医院多年来积累的丰富临床经验以及专家知识应用到基层医院,提升基层医疗服务能力,使得最广大的患者群体都能受惠,是一项迫切需要解决的问题,这项技术具有重要的社会意义和广阔的应用前景。2017年7月8日,国务院颁布《新一代人工智能发展规划》指出人工智能(artificial intelligence,AI)将成为国际竞争和国内发展的新焦点。随着大数据医疗时代的到来,以机器学习为代表的人工智能技术或许可以通过将"专家下沉"转变为"技术下沉"的方法,解决脊柱相关疾病较难诊治这一中国基层医疗的现实问题。2016年美国加州大学旧金山分校的Sing等自PubMed数据库中的《European Spine Journal》、《The Spine Journal》、《Spine》、《Journal of Spinal Disorders and Techniques》和《Journal of Neurosurgery: Spine》五种期刊,选取1978至2015年间的25 805篇与脊柱相关的研究文章,并基于主题模型隐狄利克雷分布建模,通过学习将相关文章划分为100个主题,其中最热门的主题词包括椎间盘、颈椎、疼痛、融合、肿瘤等,这些研究内容同时也是目前全世界在脊柱领域最重要的几个方向。从中可以看到,通过人工智能大数据整理的主题动态,同时可以为对脊柱感兴趣的研究者提供未来课题的背景和方向[1]。虽然现在对于智能机器人等辅助技术在创伤内固定及关节置换方面的报道层出不穷[2,3,4],但是目前针对脊柱外科领域的人工智能技术仍缺乏综述性报道。本文拟从脊柱外科的不同疾病方面,综述人工智能技术在脊柱外科诊断与治疗领域的应用现状和发展趋势。

 
 
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