脊椎手術におけるリスク予測：従来のモデル、人工知能、臨床的翻訳の課題に関するスコーピングレビュー

Key Points

• このレビューは、脊椎手術における従来のリスク予測モデルとAIリスク予測モデルの有効性を評価することを目的としています。
• 脊椎手術のリスク予測モデルに関する既存文献のスコーピングレビューを実施しました。
• 従来のモデルとAI/機械学習アプローチの性能と使いやすさを評価しました。
• 臨床現場における検証と統合に関連する課題を分析しました。
• 従来のリスクモデルは、脊椎手術の結果に対して依然として信頼性があり解釈可能であると見なされています。
• AI/MLアプローチはデータ処理を改善しますが、臨床的検証と信頼の課題に直面しています。
• 将来の成功には厳密なテストと臨床ワークフローへのシームレスな統合が必要です。