The future is now: How AI is reshaping spine care
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Artificial intelligence (AI) is rapidly reshaping spinal care, transitioning from experimental algorithms to operational tools embedded in clinical workflows. This narrative review explores the evolving role of AI across the spine care continuum, including diagnostic imaging, surgical planning, intraoperative navigation, predictive analytics, and digital therapeutics. Methods: Using a mixed-methods approach, we synthesized insights from peer-reviewed literature, regulatory documents, press releases, and grey sources published between 2017 and 2025. Results: AI-enabled imaging platforms now assist in detecting spinal pathologies and extracting quantitative metrics such as disc heights and Cobb angles, improving diagnostic consistency and reducing inter-rater variability. In surgical planning, decision-support systems and robotics-integrated platforms offer personalized guidance and enhanced precision. Intraoperative tools using 2D-3D fusion and volumetric reconstruction are enabling hardware-light navigation, particularly in ambulatory settings. Predictive models for survival, reoperation risk, and patient-reported outcomes are emerging, though external validation remains limited.Digital therapeutics and wearable technologies are expanding the reach of spine care beyond the clinic, offering scalable solutions for rehabilitation and postoperative monitoring. Meanwhile, regulatory and legal frameworks are evolving to address transparency, data governance, and intellectual property concerns. Recent FDA guidance and landmark legal cases underscore the need for disciplined collaboration and responsible deployment. Conclusions: AI in spine care is no longer theoretical and is operational. Its integration promises enhanced precision, efficiency, and personalization, but also demands rigorous validation and ethical oversight. This review highlights the multifaceted impact of AI and calls for continued alignment between clinicians, developers, and regulators to ensure safe, equitable, and sustainable innovation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».