The Role of Artificial Intelligence in Treating Musculoskeletal Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Musculoskeletal disorders (MSDs) are a group of conditions affecting the locomotor system; the symptoms can range from fractures or sprains to ongoing pain and disability. According to the World Health Organization, MSD conditions are a leading cause of disability worldwide. In the United States alone, 1 in every 2 adults live with a musculoskeletal condition. The most common of these conditions include osteoarthritis, back and neck pain, as well as inflammatory conditions such as rheumatoid arthritis. The prevalence of these conditions results in a limitation on daily functioning of both children and working adults. In 2011, musculoskeletal conditions cost approximately US$213 billion in healthcare costs, accompanied by an overall reduction in workplace productivity. In addition, a recent study reported that MSDs were the highest contributor to global disability in 2017. To manage the rising levels of musculoskeletal conditions, artificial intelligence (AI) is being increasingly used in healthcare settings and has shown potential in prognosing and determining the severity of several MSDs. The following review paper will examine AI modalities present in diagnosing and/or treating MSDs and future implications in helping treat those individuals with these conditions. Artificial intelligence has been used in the healthcare through surgical and imaging interventions, in addition to helping diagnose and better treat, one of the most prevalent MSDs, arthritis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».