EngMedicine | 芮云峰/田楚伟团队:创伤骨科中的人工智能

文摘   2024-11-28 09:52   江苏  

左右滑动查看原文

    导 读    

文章讨论了人工智能(AI)演变的历史及其在创伤骨科中的应用,深入探讨了人工智能在创伤骨科各个领域的应用进展,包括影像识别、临床决策制定和评估、围手术期和预后风险预测以及术后康复方案。

图1. 人工智能的发展历程

背 景

随着工业化进程的加速,交通创伤已成为45岁以下成人的主要致死原因,与此同时,全球社会人口老龄化的加剧导致低能量骨折病例的数量逐年增加,为医疗资源的分配以及学科发展带来了新的机遇和挑战。随着数据处理能力的指数级增长,以及医疗和工业领域日益紧密的融合,人工智能正逐步改变创伤骨科的诊疗模式。

结 果

人工智能在创伤骨科临床实践中的潜在应用包括:

1.影像识别与创伤诊断:深度学习在骨折影像识别中与创伤骨科医师、放射科医师有着近似的诊断效率,特别是在检测隐匿性骨折方面。随着算法效率以及影像数据量的增加,深度学习骨折诊断和分型的精度将得到进一步提高。

2.围术期临床决策:创伤骨科的复杂性导致其临床决策过程具有显著的特异性。人工智能通过骨折预防、院前急救、手术方案制定、围术期风险因素识别等模型和算法,为临床医师提供了行之有效的实践方案。

3.预后与康复:加速康复外科(ERAS)通过采用改善患者术后恢复的循证实践证据,显著改变了围手术期管理方式。人工智能通过回顾性分析建模以及前瞻性实践验证,为进一步优化ERAS流程提供了新的方向。

图2. 人工智能在创伤骨科临床的潜在应用

结 论

人工智能的快速发展极大加速了创伤骨科临床实践的革新。随着科学和技术的持续发展以及可用数据的指数级增长,人工智能在实用性和精确性方面得到大幅提高。这有助于辅助诊断、临床决策、精准医疗以及临床资源分配效率的进一步提升。

    总结与展望    

人工智能在创伤骨科的临床应用仍然存在以下问题:

一、人工智能应用的伦理问题;

二、用于开发人工智能模型的数据质量问题;

三、模型的可解释性问题;

四、如何从普适化模型向个性化医疗转变的问题。未来的发展需要临床医师从实践出发,通力协作,解决人工智能应用的伦理问题,为个性化医疗的发展提供技术支持。

长按二维码看全文

Website:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2950489924000204

DOI: 

doi.org/10.1016/j.engmed.2024.100020

通讯作者


芮云峰,东南大学教授、主任医师,博士生导师、博士后合作导师。现任东南大学附属中大医院创伤救治中心主任、骨科副主任,医学院院长助理、东南大学创伤骨科研究所副所长。主编和主译专著2部,发表学术论文 180 余篇,以第一、通讯作者在Nano-Micro Letters, BiomaterialsAgeing Research Reviews 等国际权威期刊发表SCI论文68篇。入选2024年全球前2%顶尖科学家(临床医学-骨科)。

第一作者


田楚伟,东南大学医学院2024级临床医学博士研究生,师从芮云峰教授。

关于我们

EngMedicine 是一本国际同行评议、开放获取、跨学科期刊(ISSN 2950-4899),免版面费发表,并提供免费英语润色服务和图片设计服务。期刊涵盖医工交叉领域的各个研究方向,旨在激励医学工程师帮助人类加深对疾病的理解,进一步探索疾病的预防、诊断、治疗或监测的有效途径。期刊致力于成为临床医生、医学工程师和研究人员之间的桥梁,为医工交叉领域的重大研究成果和综述提供高质量的共享平台。

官方网站:

https://www.sciencedirect.com/journal/engmedicine

期刊投稿:

https://www2.cloud.editorialmanager.com/engmed/default2.aspx

创刊主编: 

滕皋军国科学院院士、东南大学附属中大医院)

执行主编: 

祁小龙(国家高层次人才、东南大学附属中大医院)

联系合作: 

engmedicine@seu.edu.cn


EngMedicine | Volume 1 Issue 1


EngMedicine | Volume 1 Issue 2

来源:EngMedicine 医工交叉

撰稿:田楚伟

排版:李登明

美编:   天

 点击下方 阅读原文 跳转跳转原文

EngMedicine 医工交叉
探索医学与工程学的交汇点,一起寻找临床创新的无限可能!
 最新文章