医生|人工智能是医学中令人兴奋的领域，它可以帮助医生对患者的诊断机器学习|算法|互联网医疗

文章图片

文章图片

文章图片

人工智能是医学中一个令人兴奋且不断发展的领域，可以帮助医生对患者进行正确诊断。尽管目前人工智能在骨科领域的应用有限，但它在其他领域的应用却极具价值，并且可能在骨科领域发挥作用，尤其是脊柱护理。自动化系统能够分析复杂的图案和图像，这将有助于增强成像分析能力。尽管人工智能整合到脊柱护理中的潜在影响是有希望的，但必须克服一些限制。

我们的目标是回顾机器学习在骨科领域的最新进展，并讨论在需要开发自动化系统的临床环境中脊柱护理的潜在应用。为脊柱创伤带来巨大希望的新兴领域之一是人工智能辅助医生诊断和治疗算法。人工智能工具已被用于协助医生进行诊断。机器学习能够使用数据来开发算法并进行预测，如果实施得当，这可能成为临床环境中的重要资产。

最近在其他领域研究了许多不同形式的机器学习，以更好地协助医生进行病理诊断。此外，它们可用于评估术前风险和术后管理。在脊柱外科，人工智能在优化整合方面落后于其他医学领域。人工智能在临床上很难实施，因为系统需要达到非凡的精确度才能真正有用。尽管人工智能系统在测试阶段可能表现良好，但它也必须与当前的患者评估黄金标准方法相媲美，才能在临床环境中实施，因此需要更高程度的能力才能被认为是有用的。

医学人工智能系统的目标是优化诊断增强效率，最大限度地减少错误，并提供更精确的诊断结果。我们相信，在未来，人工智能可以成为脊柱外科医生的一项资产，既可以解决经常发生的观察者间的可靠性问题，也可以深入了解患者的术前和术后管理。这可以通过机器学习模式识别来实现，以确定脊柱外科医生事先不知道的风险因素。

此外，在创伤环境中或在没有脊柱外科医生或初级主治医生的机构中，人工智能可以帮助确定患者的初始管理，速度和准确性都提高了。目前，在机器学习中没有使用单一的技术、算法或分类器系统来正确地对图像进行分类。根据具体任务，可以使用不同的数学模型，例如神经网络、支持向量机(SVM)、贝叶斯技术、线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林。
【医生|人工智能是医学中令人兴奋的领域，它可以帮助医生对患者的诊断】
今天，大多数技术是SVM、逻辑回归和神经网络。 SVM使用设置边界的算法将受试者分为组，目的是建立一个系统，将受试者置于正确的组中，同时最大限度地减少错误和错误分类。逻辑回归模型是传统的预测工具，以前是分析二分结果时的首选方法。逻辑回归只能在线性关系的情况下工作，并根据因变量和自变量之间的关系进行计算。然而，人工神经网络(ANN)是基于生物神经网络的计算模型，用于非线性统计数据建模。 ANN在确定非线性关联方面特别有优势，并且具有识别隐藏模式和复杂非线性关系的能力。

ANN还可用于模式识别和图像分析。此外， ANN可以使用多个训练系统进行训练，并且具有从数据本身识别关联的能力，而不是预先指定关联。此外，人工神经网络已被证明在存在更多变量的情况下更胜一筹。最近，人工神经网络也已应用于扫描和识别射线照片的特征。尽管人工智能在医学的其他领域已经被用于检测和诊断，但在骨科领域的应用并不多。由于普遍存在的问题，在骨科尤其是脊柱骨科中的应用潜力很大观察者间的可靠性。因此，在过去的10年中，在骨科领域使用深度机器学习的尝试略有增加，但与其他医学领域相比仍然相形见绌。