期刊名：JCM

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/jcm

随着人工智能技术的迅猛发展，AI正逐步成为骨科医疗领域的革命性引擎，引领我们迈入骨科医学的全新纪元！那么，你是否好奇，这股智能力量是如何在诊断、治疗和手术规划的舞台上大放异彩，显著提升医疗服务的精准度与效率？

本文将带你深入探索AI模型在骨科领域的应用，推动研究与临床实践创新，揭开骨科未来的新篇章！快来一探究竟吧！

1.全髋关节置换术中的术中假体周围骨折：一项涉及160万患者的并发症、成本及基于人工智能预测的挑战分析

https://doi.org/10.3390/jcm13226862

本研究主要通过对160余万例全髋关节置换术患者的分析，研究了术中假体周围骨折的并发症、成本及基于人工智能 (Artificial Intelligence , AI) 预测的挑战。

选题方向参考

未来的研究方向可以着重考虑纳入更为详尽的临床数据，如改进的手术技术、实时术中检测等信息，以此来增强AI模型在预测骨折风险方面的能力。另外，可以将外科医生的专业经验、医院手术量以及其他潜在的混杂变量也纳入考量范畴，从而确保AI模型能够更全面地评估骨折风险，帮助医生制定更为有效的预防策略，并提高其在实际医疗预测中的准确性和实用性。

2.采用机器学习预测模型预测髋关节或膝关节置换术患者的住院时间：大容量单中心多变量分析结果

https://doi.org/10.3390/jcm13175180

本文主要研究了通过机器学习预测模型来预测接受髋关节或膝关节置换术患者的住院时长，辅助医生为患者提供更合适的临床决策。

选题方向参考

未来的研究应着重于提升AI技术在临床文本分析预测方面的能力。为此，需要加强临床文本信息的预处理技术开发，优化数据提取与准备的流程，并解决嵌入过程中文本解释性不足的问题，以确保AI模型能够准确捕捉并深入理解临床文本中的因果关系。同时，积极寻求与外部医院的合作，通过跨机构的数据整合，构建一个规模更大、内容更丰富的模型训练集。这将有助于增强模型对临床文本的深度理解和分析能力，减少数据偏见，进而提升模型的泛化性能。此外，研发多语言处理技术将使AI模型能够处理多种语言的临床文本，从而辅助医生更准确地预测患者的临床状态，并提供更精准的临床建议。

3.评估人工智能模型在脊柱侧弯分类中的准确性及治疗方法建议

https://doi.org/10.3390/jcm13144013

本研究评估了多种开源人工智能模型 (Open-source artificial intelligence models, OSAIMs) 在脊柱侧弯分类和提出相应治疗建议方面的准确性。

选题方向参考

未来的研究探索应着重于增强临床文本数据描述的精准度与详尽性。建议深入探索AI模型对图像解读能力的训练路径，并同时加强监管与伦理框架的建设，以确保AI技术能够安全、有效且合规地应用于临床，从而潜在地提升其在诊断分析中的精确度和深度。面对计算环境和特定资源限制，探索云计算和边缘计算等解决方案，以降低计算资源需求，减轻硬件限制带来的负担。此外，可以利用AI模型针对专有数据集的训练策略，来优化AI在临床文本数据解读方面的性能，增强其临床适用性及可靠性，进而在临床诊断和治疗决策建议方面为医疗人员提供有效辅助。

4.三角肌计算机断层扫描图像数据对机器学习预测解剖和反向全肩关节置换术后临床结果准确性的影响

https://doi.org/10.3390/jcm13051273

本研究主要探讨了三角肌的计算机断层扫描图像数据对解剖型和反向全肩关节置换术后临床结局机器学习预测准确性的影响。

选题方向参考

未来的研究建议着重于收集更多样化的临床数据集，并全面考虑所有可能影响临床结果的混杂变量，例如外科医生的专业经验、医院手术量等，以此来提升AI模型的泛化能力和预测准确性。同时，建议将CT图像数据与患者的其他关键临床参数 (如年龄、性别、术前功能评分等) 相结合，积极探索并尝试应用不同的机器学习算法和模型架构，对CT图像进行深入细致的处理与分析，以期提取出更多与临床结果紧密相关的特征，从而进一步提升预测的精确度，帮助医生为患者定制更加个性化的医疗方案。

5.手外科中的人工智能：评估手部损伤分类和管理中的大型语言模型

https://doi.org/10.3390/jcm13102832

本研究主要评估了ChatGPT和Gemini两种大型语言模型在辅助手部手术，特别是手外伤分类和治疗建议方面的应用潜力。

选题方向参考

未来的研究建议纳入更全面的临床数据，包括患者的年龄、性别、病史、手术细节等，以期深入而细致地评估复杂的临床病例，并通过扩大专业训练数据集和改进算法，优化大语言模型 (large language models, LLMs) 在各种临床场景中的能力，从而构建可靠的医疗专用LLMs。此外，建议通过长期追踪患者的健康结果，深入评估不同AI模型在实际医疗决策中的准确性和适用性，以进一步支持医疗人员开发更加个性化和高效的医疗保健服务。

JCM 期刊介绍

主编：Emmanuel Andrès, University Hospital of Strasbourg, France;

Kent Doi, University of Tokyo, Japan

主要发表所有临床及临床前研究方面的论文，涵盖但不限于心脏病学、胃肠病学和肝胰胆病学、临床神经病学、肿瘤学、骨科、内分泌与代谢、肾脏科和泌尿科、流行病学与公共卫生、口腔科、肺病学、眼科、妇产科、免疫学、血液学、临床心理学与精神病学、耳鼻喉科、皮肤科、临床药理学、老年医学、临床营养学等研究领域。