德國的研究人員已試行使用AI來將可能因腰背痛手術而受益的患者與那些應該更好地跳過OR而轉而采用保守療法的患者區(qū)分開來。

如果該團隊的方法在較大的研究中得到證明，那么僅此一項功能就可以證明該技術的采用是正確的。這是因為由于結果的可預見性，腰椎成像和干預措施經常被列為醫(yī)療保健最昂貴的支出之一。

但是，還有更多。研究人員認為，他們的方法可用于矯形脊柱治療以外的醫(yī)學途徑。

該研究的主要作者是奧格斯堡黑森基金會的AndréWirries博士。高級作者是埃爾蘭根埃爾蘭根大學醫(yī)院的Samir Jabari?！稓W洲脊柱雜志》于10月13日發(fā)表了該作品。

該團隊使用了60位腰椎間盤突出癥患者的數據來訓練和測試深度學習算法。目的是使模型能夠準確地預測已建立的殘疾指標Oswestry殘疾指數（ODI）的分數，該指標是在手術或開始保守治療六個月后記錄的。這些包括住院和門診物理治療，結合口服止痛藥和/或脊柱注射。

作者報告說：“通過將ODI規(guī)模劃分為12%的部分，可以實現ODI范圍的100%準確預測?！薄笆褂梦覀冏顝姶蟮哪Ｐ?，在給定療法六個月后，單獨預測的ODI與實際的ODI之間的最大絕對差僅為3.4%?！?/p>

Wirries和同事進一步發(fā)現，AI應用程序使臨床決策者可以將六個月后的實際患者價值與替代療法的預測進行比較，顯示出高達18.8%的偏差。

作者總結說：“我們認為，采用監(jiān)督式人工智能的方法將改善治療結果的可預測性，從而有助于為患有椎間盤突出癥的患者提供個性化的治療建議。”“這種方法……可以作為進一步發(fā)展AI的基礎，不僅在脊柱治療領域，而且在許多其他醫(yī)學領域，其中隨機化或納入高患者人數也不可行。”

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