AI 预测脊髓骨质疏松症患者的骨折进展

快速阅读: 《韩国生物医学评论》消息，朴成培教授领导的团队利用人工智能和MRI开发了一种预测骨质疏松性椎体骨折进展的新模型。该模型通过对245名患者的数据进行分析，实现了较高的预测准确性（AUC：0.8656），并有望提高早期筛查和诊断的准确性。朴成培教授表示，这将有助于医疗专业人员制定更有效的治疗计划。

朴成培教授是首尔大学医院神经外科部门的一员，他与韩国科学技术院的研究小组于周二公布了一项研究成果，该研究使用脊柱磁共振成像（MRI）预测骨质疏松性椎体骨折的进展情况。朴成培教授表示，对于患有骨质疏松性椎体压缩骨折（OVCF）的患者，仅依靠现有的临床评估很难早期预测进一步的脊柱损伤。X光或CT扫描也不够准确，因此这些预测必须依赖医疗专业人员的经验。为了克服这些局限性，朴成培教授的团队开发了一种基于人工智能和MRI的预测模型。

该团队对2020年1月至2023年12月期间245名骨质疏松性椎体压缩骨折患者的MRI影像和临床数据进行了回顾性分析，以评估进一步椎体骨折进展（VC）的风险。基于200名患者的资料，他们开发了一种基于人工智能的深度学习模型，并在45名患者的测试组中验证了其预测性能。在评估了人工智能模型的性能后，ViT-PMC-LoRA模型具有最高的预测准确性（AUC：0.8656）。与其他现有模型相比，引入增强预测技术后，预测的成功率得到了进一步提升。

“这项研究提高了早期筛查高风险椎体骨折患者的可能性，”朴成培教授说，“我们希望使用这个模型能够提高医疗专业人员的诊断准确性，并在治疗计划中提供实际帮助。”

(以上内容均由Ai生成)