人工智能在颈椎病诊断中的创新与突破

作     者：高鑫海 何升华 

作者机构：广州中医药大学第四临床医学院 深圳市中医院骨伤科二病区 

出 版 物：《中山大学学报(医学科学版)》 (Journal of Sun Yat-sen University(Medical Sciences))

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 1002[医学-临床医学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 100210[医学-外科学(含：普外、骨外、泌尿外、胸心外、神外、整形、烧伤、野战外)] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 10[医学] 

基　　金：国家自然科学基金(82174397) 

主　　题：人工智能 颈椎病 机器学习 深度学习 卷积神经网络 

摘      要：颈椎病是一种常见的脊柱退行性疾病，严重影响患者的生活质量，并可能导致严重的并发症。准确诊断和早期干预对于改善患者预后至关重要。然而，传统的诊断方法在精确性和效率方面存在不足，主要依赖于医生的主观判断和经验，容易导致误诊或漏诊。人工智能（AI）技术近年来在医学诊断领域展现出巨大的潜力，特别是在医学影像分析和病变识别方面。AI技术通过深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），能够自动分割和识别影像数据中的病变区域，大幅提高了诊断的准确性和效率。本文综述了AI在颈椎病诊断中的最新研究进展，探讨了其在提高诊断精度和个性化治疗方面的应用潜力，同时分析了当前存在的挑战和未来研究方向，以推动AI技术在颈椎病诊断中的进一步发展和临床应用。