研究人員表示人工智能深度學(xué)習(xí)模型可以及早準(zhǔn)確地診斷關(guān)節(jié)疾病的癥狀

科學(xué)家表示，他們開發(fā)了一種人工智能深度學(xué)習(xí)模型，能夠高精度檢測(cè)退行性關(guān)節(jié)疾病的早期跡象。

科學(xué)家們?cè)凇犊茖W(xué)報(bào)告》雜志上發(fā)表了他們的新人工智能模型，并聲稱“與黃金標(biāo)準(zhǔn)相比”，他們的方法的準(zhǔn)確性超過了經(jīng)驗(yàn)豐富的放射科醫(yī)生。

盡管該研究的重點(diǎn)是“顳下頜關(guān)節(jié)骨關(guān)節(jié)炎”，但科學(xué)家堅(jiān)持認(rèn)為，他們的發(fā)現(xiàn)對(duì)一般關(guān)節(jié)疾病具有直接和實(shí)際的影響。

他們寫道：“在骨關(guān)節(jié)炎的放射學(xué)診斷中采用人工智能預(yù)計(jì)將消除與人類解釋相關(guān)的主觀性，并加快診斷過程，從而降低疾病進(jìn)展的可能性。”

“與人類專家相比，本研究中使用的人工智能模型對(duì)顳下頜關(guān)節(jié)骨關(guān)節(jié)炎具有相同或更好的診斷性能。”

骨關(guān)節(jié)炎是一種退行性關(guān)節(jié)疾病，是最常見的關(guān)節(jié)炎類型，在老年人中患病率很高。該病患者會(huì)出現(xiàn)關(guān)節(jié)疼痛。休息或不活動(dòng)通常會(huì)導(dǎo)致暫時(shí)性僵硬。

作者指出，目前對(duì)關(guān)節(jié)疾病癥狀的解釋，尤其是那些影響下頜的疾病，一直是“高度主觀的”，因?yàn)榈侥壳盀橹?，它們幾乎完全依賴于錐形束計(jì)算機(jī)斷層掃描 (CBCT)，并成為治療疾病道路上的障礙。早期準(zhǔn)確的診斷。

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