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摘要目的这篇系统文献综述的目的是提供对机器学习（ML）在骨关节炎（OA）临床护理中的使用（ML）的全面概述。方法，使用带有关键词和网格术语的Medline PubMed于2021年7月进行了系统文献综述。对于每份选定的文章，收集了患者的数量，使用的ML算法，分析的数据类型，验证方法和数据可用性。从1148片筛选的文章中进行了46个结果，并分析了46篇；大多数是在2017年以后出版的。十二篇文章与诊断有关，7与预测相关，4与表型有关，12至严重程度为11，而进展为11。包括18至5749的患者人数。总体而言，有35％的文章描述了深度学习的使用和74％的成像分析。总共85％的物品涉及膝盖OA和15％的髋关节OA。没有研究研究手OA。 大多数研究都涉及相同的队列，其中来自OA计划的数据中有46％的文章，最多的髋关节和队列膝关节膝关节群为11％和7％。 数据和源代码分别在54％和22％的文章中分别公开可用。 仅在7％的文章中提供了外部验证。 结论本评论提出了对临床OA研究中使用的ML方法的最新概述，并将有助于增强其在该领域的应用。没有研究研究手OA。大多数研究都涉及相同的队列，其中来自OA计划的数据中有46％的文章，最多的髋关节和队列膝关节膝关节群为11％和7％。数据和源代码分别在54％和22％的文章中分别公开可用。仅在7％的文章中提供了外部验证。结论本评论提出了对临床OA研究中使用的ML方法的最新概述，并将有助于增强其在该领域的应用。
在骨关节炎研究中使用机器学习
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