Enhancing Patient Outcomes in Spine Surgery: The Role of AI in Implant Design and Postoperative Care
Notice bibliographique
Résumé
Artificial Intelligence (AI) Artificial intelligence is quickly changing the face of spine care and providing innovative solutions to designing implants and postoperative management. As the spinal disorder becomes complicated, the conventional methods tend to be ineffective in terms of precision, specificity, and early intervention. Machine learning, deep learning, and predictive analytics, called augmented intelligence (AI), allow extremely customised implant design by considering patient-specific anatomical and bio-mechanical differences, and thus the use of AI results in better surgical outcomes and lower revision rates. Continuous monitoring and prediction-based risk modelling enable AI to be utilised in postoperative care to diagnose early complications, analyse radiographs with automation and optimise rehabilitation regimens. This review summarises the progress and the way forward of AI in spine care concerning technological progress, clinical integration strategies and mechanisms of the translational research process to clinical practice. Data privacy, model transparency, and regulatory and clinical validation issues are analysed critically, along with the limitations that may restrict mainstream use. Moreover, the future directions of AI and robotics, digital twin, augmented reality (AR), supervised surgery, and federated learning are discussed as approaches to multi-centre infrastructures. By filling these gaps, AI can transform precision spine surgery and postoperative care so that, in the end, patients are safer, healthcare costs are lower, and the quality of life is better.
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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 | 0,016 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».