PubMed چکیده/رکورد

[Artificial intelligence empowering spinal deformity surgery: from clinical assessment to decision integration].

استودیوی صوتی مقاله

پخش حرفه‌ای فارسی و انگلیسی

در حال بررسی نسخه‌های صوتی ذخیره‌شده…

صوت تولیدشده با هوش مصنوعی است. برای کاربرد علمی یا درمانی، متن و منبع اصلی را بررسی کنید.
خواندن هوشمند فارسی و انگلیسی در حال آماده‌سازی صداهای مرورگر…
تنظیم صدای طبیعی و سرعت

صداهایی که در نامشان «Natural»، «Neural» یا «Online» دیده می‌شود معمولاً طبیعی‌ترند. انتخاب صدا به صداهای نصب‌شده در ویندوز و مرورگر شما بستگی دارد.

چکیده اصلی

Spinal deformity, characterized by complex anatomical structures and significant individual heterogeneity, is a highly challenging disease in the field of orthopedics. The traditional "experience-driven" clinical decision-making model has limitations, such as strong subjectivity and insufficient standardization. The application of artificial intelligence (AI) technology, especially deep learning in medical image analysis, risk prediction, and surgical planning, has brought revolutionary opportunities to spinal deformity surgery. From the perspectives of clinical experts, this article systematically expounds on the application progress and value of AI in core links, such as imaging parameter measurement, surgical risk prediction, and individualized plan formulation, analyzes the bottlenecks in technology promotion, and looks forward to the development direction of "human-machine co-intelligence". The article emphasizes that through the integration with clinical experience, AI promotes the transformation of the discipline from "standardized treatment" to "individualized precision treatment", and constructs an intelligent diagnosis and treatment system.

نتیجه فارسی

این مقاله به بررسی نقش هوش مصنوعی در جراحی انحراف ستون فقرات می‌پردازد. تکنولوژی‌های جدید، به‌ویژه یادگیری عمیق، در تحلیل تصاویر و پیش‌بینی ریسک کاربرد دارند. هدف، گذار از درمان‌های استاندارد به درمان‌های دقیق و فردی است. چالش‌های فنی هنوز وجود دارد و آینده این حوزه به سمت «هوش مشترک انسان و ماشین» است.

  • هوش مصنوعی، به‌ویژه یادگیری عمیق، در تحلیل تصاویر پزشکی و پیش‌بینی ریسک جراحی کاربرد دارد.
  • این فناوری به گذار از درمان‌های استاندارد به درمان‌های دقیق و فردی کمک می‌کند.
  • ادغام هوش مصنوعی با تجربه بالینی برای ایجاد سیستم‌های هوشمند تشخیصی ضروری است.
  • چالش‌های فنی هنوز مانع ترویج گسترده این فناوری هستند.
  • آینده این حوزه به سمت همکاری انسان و ماشین است.

ترجمه فارسی چکیده

انحراف ستون فقرات، با ساختارهای آناتومیک پیچیده و تفاوت‌های فردی قابل توجه، بیماری چالش‌برانگیزی در ارتوپدی است. مدل‌های سنتی تصمیم‌گیری بالینی مبتنی بر تجربه محدودیت‌هایی مانند سوگیری شدید و استانداردسازی ناکافی دارند. کاربرد تکنولوژی هوش مصنوعی، به‌ویژه یادگیری عمیق در تحلیل تصاویر پزشکی، پیش‌بینی ریسک و برنامه‌ریزی جراحی، فرصت‌های انقلابی برای جراحی انحراف ستون فقرات ایجاد کرده است. این مقاله از دیدگاه متخصصان بالینی، پیشرفت‌ها و ارزش‌های هوش مصنوعی در لینک‌های اصلی مانند اندازه‌گیری پارامترهای تصویربرداری، پیش‌بینی ریسک جراحی و تدوین برنامه فردی را بررسی می‌کند. همچنین چالش‌های ترویج فناوری و جهت‌گیری آینده «هوش مشترک انسان و ماشین» تحلیل شده و تأکید می‌شود که با ادغام با تجربه بالینی، هوش مصنوعی تحول از «درمان استاندارد» به «درمان دقیق فردی» را تسهیل کرده و یک سیستم تشخیص و درمان هوشمند می‌سازد.

روش پژوهش

این مقاله از دیدگاه متخصصان بالینی، پیشرفت‌ها و ارزش‌های هوش مصنوعی در لینک‌های اصلی مانند اندازه‌گیری پارامترهای تصویربرداری، پیش‌بینی ریسک جراحی و تدوین برنامه فردی را بررسی می‌کند.

محدودیت‌ها

مقاله به طور خاص به چالش‌های ترویج فناوری اشاره می‌کند، اما جزئیات دقیق محدودیت‌های روش‌شناختی یا دقت نتایج مورد بررسی قرار نگرفته است.

استخراج ساختاریافته از متن منبع

نمای PICO و پیامدها

جمعیت
بیماران مبتلا به انحراف ستون فقرات.
مداخله/مواجهه
هوش مصنوعی (به‌ویژه یادگیری عمیق) در تحلیل تصاویر پزشکی و پیش‌بینی ریسک جراحی.
مقایسه
مدل‌های سنتی تصمیم‌گیری بالینی مبتنی بر تجربه.
حجم نمونه
گزارش نشده است.

متن کامل اصلی

متن در JumpToDate ذخیره نشده است.

برای بررسی دسترسی کتابخانه‌ای یا خرید، رکورد اصلی را باز کنید.

رفتن به منبع اصلی
در همین زیرشاخه

مقاله‌های مرتبط

PubMed2027

Global Genomic Surveillance.

Global genomic surveillance has emerged as a foundational pillar of public health in the twenty-first century, enabling real-time tracking of pathogen evolution and informing outbreak response. This chapter examines the strategic architecture of global genomic surveillance, focusing on its application to arboviruses such as chikungunya virus (CHIKV). It explores the integration of genomic data with epidemiological, clinical, and enviro…

PubMed2026

Development and Nationwide Multicentre Evaluation of Guideline-Grounded Large Language Model Chatbots to Support Patient Self-Management and Education in Rheumatology.

Patients with rheumatic diseases have persistent information needs that are not fully addressed in routine care. We developed and evaluated guideline-grounded, large language model (LLM) chatbots to support patient self-management and education in rheumatology.Ten disease-specific chatbots based on German guidelines were co-developed and deployed through 13 rheumatology centres and six patient organisations. Chatbot users rated respons…

PubMed2026

Liability and Standard of Care in AI-Driven Psychiatric Practice: European Viewpoint.

AI is increasingly incorporated into psychiatric triage, risk prediction, passive monitoring, clinical documentation, and patient-facing conversational systems. These applications may improve access, continuity, efficiency, and pattern recognition, but they also redistribute epistemic authority and complicate responsibility when harm occurs. European regulation is developed in relation to market access, data governance, risk management…

PubMed2026

Routine laboratory panels classify internal medicine ICD-10 code groups: comparison with frontier large language models and laboratory-only specialist assessment.

INTRODUCTION: Routine laboratory panels are nearly universal, but the panels' joint information is underused. We evaluated contemporaneous classification of International Statistical Classification of Diseases, Tenth Revision (ICD-10) code groups from same-encounter laboratory results. METHODS: We developed 17 eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) classifiers in 242 648 adult internal medicine encounters using age, sex, and results from …