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科學家表示，他們開發(fā)了一種人工智能深度學習模型，能夠高精度檢測退行性關(guān)節(jié)疾病的早期跡象。
科學家們在《科學報告》雜志上發(fā)表了他們的新人工智能模型，并聲稱“與黃金標準相比”，他們的方法的準確性超過了經(jīng)驗豐富的放射科醫(yī)生。
盡管該研究的重點是“顳下頜關(guān)節(jié)骨關(guān)節(jié)炎”，但科學家堅持認為，他們的發(fā)現(xiàn)對一般關(guān)節(jié)疾病具有直接和實際的影響。
他們寫道：“在骨關(guān)節(jié)炎的放射學診斷中采用人工智能預計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。該病患者會出現(xiàn)關(guān)節(jié)疼痛。休息或不活動通常會導致暫時性僵硬。
作者指出，目前對關(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”，因為到目前為止，它們幾乎完全依賴于錐形束計算機斷層掃描 (CBCT)，并成為治療疾病道路上的障礙。早期準確的診斷。
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