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Applications of Machine Learning to Imaging of Spinal Disorders: Current Status and Future Directions

医学 脊柱畸形 叙述性评论 人工智能 机器学习 医学物理学 物理医学与康复 畸形 外科 计算机科学 重症监护医学
作者
Zamir Merali,Errol Colak,Jefferson R. Wilson
出处
期刊:Global Spine Journal [SAGE]
卷期号:11 (1_suppl): 23S-29S 被引量:14
标识
DOI:10.1177/2192568220961353
摘要

Study Design: Narrative review. Objectives: We aim to describe current progress in the application of artificial intelligence and machine learning technology to provide automated analysis of imaging in patients with spinal disorders. Methods: A literature search utilizing the PubMed database was performed. Relevant studies from all the evidence levels have been included. Results: Within spine surgery, artificial intelligence and machine learning technologies have achieved near-human performance in narrow image classification tasks on specific datasets in spinal degenerative disease, spinal deformity, spine trauma, and spine oncology. Conclusion: Although substantial challenges remain to be overcome it is clear that artificial intelligence and machine learning technology will influence the practice of spine surgery in the future.

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