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World File Search System骨科
人工智能在骨科中的应用
摘要：在过去的几年中，人工智能对世界和社会的影响是不可否认的。更具体地说，一个称为机器学习（ML）的子领域正在推动各种领域的创新，因为它表示机器能够在没有明确标准的情况下识别数据之间的关系，模仿类似人类的学习方式。在过去的十年中，研究工作也集中在骨科上，以便为外科医生和临床医生的日常工作提供帮助和协助。本文的目的是通过介绍骨科关于这些新技术的最新研究和成果，揭示不同应用的主要概念和局限性，并解决与该领域和技术本身有关的主要问题，从而提供指导。本文将介绍并定性探索主要的机器学习技术，通过考虑能够更好地识别模型性能的指标；然后，将讨论两个主要应用：诊断和预测。最后，将讨论研究和技术的局限性。
骨科人工智能——政策文件
在骨科领域尤其如此，人工智能正在改变 MSK 健康状况不佳患者的预防、诊断、治疗和管理。然而，在对 MSK 治疗和支持的需求不断增加的时代，尤其是来自老龄化人口，扩大和加速人工智能技术的应用至关重要。孤立的最佳实践是不够的；为了真正改变数百万人的生活，并为承受压力的医疗系统提供显着的效率和成本节约，我们需要在基于人工智能的研究和教育方面投入更多资金。我们还需要医疗保健领导者的支持，以克服阻碍人工智能更广泛应用的运营障碍，尤其是对患者数据使用的限制。
利马骨科英国有限公司
还针对采购政策说明（PPN）06/21制定了碳减少计划，该计划指定了利马骨科（Lima orthopedics）英国（Lima orthopedics）的方式（此处称为“利马”）应该有计划的计划，以管理温室气体（GHG）的排放，并承诺在2050年净零排放量以竞标政府合同。利马致力于到2050年支持政府净零目标，并正在采取所有合理的步骤在2050年截止日期之前实现这一目标。利马致力于实施这项减少碳计划，并在交付合同时提供了广泛的碳减少计划。在PPN 06/21技术标准和ISO 14064-1：2019的排放量已被量化。 以下是2022年排放的摘要。 正在收集2023年的数据。 2022是基准年，因为这是利马首次量化组织排放，2022年也是Covid-19之前的运营更准确的代表。 对英国各地商品运动进行的详细调查已经进行了计算上游和下游运输排放。 结果随着新数据的收集而发生变化。 将记录和解释所有结果的所有变化。排放量已被量化。以下是2022年排放的摘要。正在收集2023年的数据。2022是基准年，因为这是利马首次量化组织排放，2022年也是Covid-19之前的运营更准确的代表。对英国各地商品运动进行的详细调查已经进行了计算上游和下游运输排放。结果随着新数据的收集而发生变化。将记录和解释所有结果的所有变化。
骨科应用干细胞疗法
使用以下覆盖范围政策的说明适用于Cigna公司管理的健康福利计划。某些CIGNA公司和/或业务范围仅向客户提供利用审核服务，并且不做覆盖范围的确定。引用标准福利计划语言和覆盖范围确定不适用于这些客户。覆盖范围政策旨在为解释Cigna Companies管理的某些标准福利计划提供指导。请注意，客户的特定福利计划文件的条款[集团服务协议，覆盖范围证据，覆盖证证书，摘要计划描述（SPD）或类似计划文件]可能与这些承保范围政策所基于的标准福利计划有很大差异。例如，客户的福利计划文件可能包含与覆盖策略中涉及的主题相关的特定排除。发生冲突时，客户的福利计划文件始终取代覆盖策略中的信息。在没有控制联邦或州承保范围授权的情况下，福利最终取决于适用的福利计划文件的条款。在每个特定实例中的覆盖范围确定需要考虑1）根据服务日期生效的适用福利计划文件的条款； 2）任何适用的法律/法规； 3）任何相关的附带资料材料，包括覆盖范围政策； 4）特定情况的具体事实。应自行审查每个覆盖范围请求。计费时，提供商医疗主管应在适当的情况下行使临床判断，并在做出个人覆盖范围确定方面酌情决定。如果保险或服务的保险不取决于特定情况，则仅在根据适用的覆盖范围政策中概述的相关标准（包括涵盖的诊断和/或程序代码）中概述的相关标准提交请求的服务。在此保险策略未涵盖的条件或诊断费用时，不允许报销服务（请参见下面的“编码信息”）。
骨科和MSK中的AI
BOA AI HUB今年添加了另一个主要吸引力，将为该活动带来持久的好处，这是BOA AI Hub的建立。集线器将在这次会议前上网。有关它及其提供的设施的详细信息将在会议上明确。我们预计会议结束后，大多数演示文稿，海报等将被添加到枢纽中。在大多数情况下，会议的格式将遵循去年的模式，以简短的演示，足够的时间进行问题以及大量的网络时间。在第二天将有比以前更多的讲台演示。从下面的程序中可以看到，将在几个密切相关的主题上发表主题演讲。将有最佳领奖台，论文等的奖品。这些是由Gwen Fish骨科信托基金会赞助的，我们希望每个人都参观海报，并在星期五，机器人示范。最好的海报将获得奖品。所有与会者将被邀请通过会议应用在海报上标记 /评论。海报的所有者将在茶点休息期间在海报上进行聊天。请打个招呼！
骨科中的常见药物
1。改编自Scholz J，Woolf CJ。nat Neurosci。2002; 5：1062–1067。 版权所有©2002，经Macmillan Publishers Ltd. 2. 的许可 Woolf CJ。 Ann Intern Med。 2004; 140：441–451。2002; 5：1062–1067。版权所有©2002，经Macmillan Publishers Ltd. 2.Woolf CJ。Ann Intern Med。 2004; 140：441–451。Ann Intern Med。2004; 140：441–451。2004; 140：441–451。
人工智能和骨科艺术状态...
人工智能（AI）正在通过提高诊断准确性，手术计划和个性化治疗方法来迅速改变医疗保健，尤其是在骨科中。本评论探讨了AI在骨科中的当前应用，重点是其对诊断和手术程序的贡献。关键方法，例如人工神经网络（ANN），卷积神经网络（CNN），支持向量机（SVM）和集成学习，具有显着改善的诊断精度和患者护理。例如，基于CNN的模型在断裂检测和骨关节炎等级等任务中表现出色，具有高灵敏度和特异性。在手术环境下，AI通过机器人援助和优化术前计划增强了程序，有助于假肢尺寸和最小化并发症。此外，术后护理期间的预测分析可实现量身定制的康复计划，以改善恢复时间。尽管有这些进步，但诸如数据标准化和算法透明度之类的挑战阻碍了广泛采用。解决这些问题对于最大程度地发挥了AI在骨科实践中的潜力至关重要。本综述强调了AI与临床专业知识之间的协同关系，强调了增强诊断和简化外科手术程序的机会，最终推动了以患者为中心的护理。
人工智能在儿童骨科的应用
人工智能（AI）自诞生以来经历了几十年的发展，并被广泛应用于生活的各个方面。人工智能最早由约翰·麦卡锡于 1956 年描述为制造智能机器的科学。它是使用计算机软件和机器应用程序来模仿人类的智能行为和批判性思维。随着信息和数据技术的发展，人工智能在医疗保健领域显示出巨大的应用价值和潜力 (1)。人工智能研究正在许多医学领域开展，并在促进实践效果、个性化患者管理和提高研究能力方面显示出巨大前景。机器学习（ML）是人工智能的一种形式，它使用计算算法通过经验进行学习和改进。ML 的两种主要形式是监督式和无监督式。在监督式机器学习中，算法会获得标记数据，这些数据可用于预测新患者的疾病结果。无监督式机器学习用于在无需训练的情况下识别模式；算法通过搜索共同特征来学习数据的固有结构 (2)。机器学习 (ML) 算法在执行任务时会随着时间的推移而改进，但它们仍然需要一些人工输入来提高其性能。深度学习 (DL) 是机器学习的一个子领域，指的是具有人工神经网络结构的模型，模仿人类大脑的神经连接 (3)。神经网络是深度学习算法的支柱。
骨科人工智能：范围审查
人们对人工智能 (AI) 在骨科手术中的应用越来越感兴趣。本综述旨在识别和描述该领域的研究，以了解这项工作的程度、范围和性质，并作为激发未来研究的跳板。范围界定综述是一种结构化证据综合的形式，旨在总结人工智能在骨科中的应用。文献检索（1946-2019 年）发现 222 项符合纳入条件的研究。这些研究主要是小型和回顾性研究。过去三年发表的论文数量显着增加，主要来自美国（37%）。大多数研究使用人工智能进行图像解释（45%）或作为临床决策工具（25%）。脊柱（43%）、膝盖（23%）和臀部（14%）是研究最多的身体部位。人工智能在骨科的应用正在增长。然而，迄今为止，其使用范围仍然有限，无论是就其可能的临床应用而言，还是就已研究的身体亚专业领域而言。标准化的人工智能研究报告方法将允许直接评估和比较。需要进行前瞻性研究来验证人工智能工具的临床应用。
圣道大学骨科医学院
第五部分 体检 | 填写以下表格，由您的医疗保健提供者签字并盖章。每年重复一次。 姓氏： 名： 出生日期： 本表所含信息仅供 UIWSOM 用于确定在临床体验、轮岗或见习期间学生或患者是否存在健康威胁/风险。此信息将作为安全的学生档案的一部分保留，并始终保密。该计划建议每年更新病史、免疫接种和体检，但如果在此期间任何健康状况问题发生变化，则要求更新表格。 学生签名：_______________________________________________________________ 由医疗保健提供者填写并签字 身高（英寸）：____ 体重（磅）：____ 血压：____/____ 脉搏：____ 视力：右眼：20/____ 左眼：20/____ 如果未评估，请输入“NE”