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摘要关节炎，全世界残疾的主要原因，主要表现为骨关节炎（OA）和类风湿关节炎（RA）。传统的关节炎诊断方法，包括临床评估和放射学成像，面临着明显的局限性，例如主观性和晚期检测。人工智能（AI），涵盖机器学习（ML）和深度学习（DL）技术已成为医疗保健中的一种变革性工具，为这些挑战提供了潜在的解决方案。AI可以处理大量数据集，以识别人们避开人类观察的模式，从而提高诊断准确性，预测疾病进展并优化关节炎护理中的治疗策略。最近的研究表明，通过先进的成像分析，AI可以改善OA和RA的早期检测能力。AI模型，尤其是卷积神经网络（CNN），已经有效地确定了关节炎的早期迹象，例如关节空间狭窄和滑膜炎症，其精度比常规方法更高。此外，AI的预测能力扩展到评估关节炎和调整个性化治疗计划的进展，从而显着增强患者的预后。本综述提供了对关节炎中AI应用的全面概述，重点是诊断进步，预后模型和治疗反应预测。它突出了AI在各种成像方式中的集成，遗传和分子数据的结合以及在AI模型中使用患者报告的结果和可穿戴技术。关键词：关节炎；放射学；人工智能;治疗。该评论还解决了COVID-19大流行对关节炎管理的影响，探讨了如何利用AI来研究Covid-19-19与关节炎之间的相交。虽然AI在革命性关节炎护理中的潜力显而易见，但必须解决数据多样性，模型解释性和道德考虑之类的挑战，以充分实现其利益。随着AI技术的不断发展，它有望在关节炎的管理中发挥越来越重要的作用，为早期发现，个性化治疗和改善患者护理提供了新的途径。
用人工智能革命性关节炎护理
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