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J-GLOBAL ID：202202249335656071   整理番号：22A0313189

整形外科インプラントモデル分類における人工知能:系統的レビュー【JST・京大機械翻訳】

Artificial intelligence in orthopedic implant model classification: a systematic review

著者 (4件)： Ren Mark (Department of Orthopedic Surgery, Columbia University Irving Medical Center, New York, NY, USA) ,  Ren Mark (Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA) ,  Yi Paul H. (University of Maryland Intelligent Imaging (UMII) Center, Department of Diagnostic Radiology & Nuclear Medicine, University of Maryland School of Medicine, Baltimore, MD, USA) ,  Yi Paul H. (Malone Center for Engineering in Healthcare, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA)
資料名： Skeletal Radiology  (Skeletal Radiology)
巻： 51  号： 2  ページ： 407-416  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4948A  ISSN： 0364-2348  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人工知能モデルは,イメージングからの特定の整形外科インプラントモデルの同定において高い精度を示したが,それは重要で時間のかかるタスクであり,事前の仕事の範囲と事前モデルのパフォーマンスは評価されていない。整形外科インプラントモデルの分類における人工知能アルゴリズムの範囲,方法論および性能を要約するための系統的レビューを行った。PubMed,EMBASE,およびCochrane Libraryにおける文献検索を,”人工知能”,”整形外科”,”インプラント”,および”関節形成術”に関連した検索用語を用いて,2010年3月10日まで発表された研究に対して実施した。非ランダム化研究の方法論的指標の修正版を用いて研究を行った。報告された結果は,受信者動作特性曲線(AUC),精度,感度および特異性の領域を含んだ。検索は2689の記録を同定し,そのうち11が最終レビューに含まれた。評価したインプラントモデルの数は2から27の範囲であった。5つの研究は,0.94から1.0の範囲の全モデルを含む全AUCを報告した。総合精度値は0.804~1.0であった。1つの研究では,AIモデル性能を3人の外科医と比較し,類似の性能を報告した。方法論と報告品質には大きな変動があった。人工知能アルゴリズムは,ラジオグラフから整形外科インプラントモデルを分類する際に強い性能を示した。人工知能単独およびインプラント同定におけるヒト専門家との補助として,更なる研究が必要である。将来の研究は,厳密な人工知能開発方法と,方法および結果の徹底的,透明な報告に着目することを目的とする。Copyright ISS 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  文献検索 ,  ニューラルネットワーク ,  ヒト ,  画像処理 ,  *人工知能 ,  放射線画像 ,  人工関節 ,  *整形外科 ,  関節形成術 ,  機械学習 ,  ランダム化比較試験 ,  *システマティックレビュー
準シソーラス用語： ROC曲線 ,  EMBASE , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： 人工知能 ,  深層学習 ,  機械学習 ,  ニューラルネットワーク ,  インプラント ,  ハードウェア ,  人工関節 ,  整形外科手術 ,  放射線医学

分類 (3件)： 医用素材  (GA05040H) ,  生体代行装置  (EL04000N) ,  運動器系疾患の外科療法  (GG05030O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 整形外科 ,  インプラント ,  モデル ,  分類 ,  人工知能 ,  系統的レビュー