Artificial Intelligence in Spinal  Imaging and Patient Care: A Review  of Recent Advances

이성원; 정준용; Akaworn Mahatthanatrakul; 김진성

doi:10.14245/ns.2448388.194

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이성원 (가톨릭대학교 성모병원 영상의학과) 정준용 (가톨릭대학교) Akaworn Mahatthanatrakul (Department of Orthopaedics, Faculty of Medicine, Naresuan University Hospital) 김진성 (가톨릭대학교)

저널정보: 대한척추신경외과학회 Neurospine Neurospine Vol.21 No.2

발행연도: 2024.6

수록면: 474 - 486 (13page)

DOI: 10.14245/ns.2448388.194

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Artificial intelligence (AI) is transforming spinal imaging and patient care through automated analysis and enhanced decision-making. This review presents a clinical task-based evaluation, highlighting the specific impact of AI techniques on different aspects of spinal imaging and patient care. We first discuss how AI can potentially improve image quality through techniques like denoising or artifact reduction. We then explore how AI enables efficient quantification of anatomical measurements, spinal curvature parameters, vertebral segmentation, and disc grading. This facilitates objective, accurate interpretation and diagnosis. AI models now reliably detect key spinal pathologies, achieving expert-level performance in tasks like identifying fractures, stenosis, infections, and tumors. Beyond diagnosis, AI also assists surgical planning via synthetic computed tomography generation, augmented reality systems, and robotic guidance. Furthermore, AI image analysis combined with clinical data enables personalized predictions to guide treatment decisions, such as forecasting spine surgery outcomes. However, challenges still need to be addressed in implementing AI clinically, including model interpretability, generalizability, and data limitations. Multicenter collaboration using large, diverse datasets is critical to advance the field further. While adoption barriers persist, AI presents a transformative opportunity to revolutionize spinal imaging workflows, empowering clinicians to translate data into actionable insights for improved patient care.

#Artificial intelligence #Machine learning #Deep learning #Spine #Patient care #Clinical decision-making

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