Традиционные диагностические и терапевтические подходы в ортопедии часто отнимают много времени и сопровождаются высоким уровнем диагностических ошибок, что подчеркивает неотложную необходимость более эффективных инструментов для улучшения текущей ситуации. В последнее время искусственный интеллект (ИИ) все активнее интегрируется в ортопедическую практику, предоставляя решения, основанные на данных, для поддержки диагностических и терапевтических процессов. С непрерывным развитием технологий ИИ и их внедрением в рутинные ортопедические рабочие процессы становится все более важным всестороннее понимание принципов ИИ и их клинических применений. Обзор начинается с краткого изложения основных концепций и исторической эволюции ИИ, затем рассматриваются структуры машинного обучения и глубинного обучения, разработанные для клинических и исследовательских приложений в ортопедии. Далее мы изучаем различные приложения ИИ в ортопедии, включая анализ изображений, диагностику заболеваний и методы лечения, такие как хирургическая помощь, разработка препаратов, поддержка реабилитации и персонализированная терапия. Эти приложения предназначены для помощи исследователям и клиницистам в более глубоком понимании текущих применений ИИ в ортопедии. Обзор также выделяет ключевые проблемы и ограничения, влияющие на практическое использование ИИ, такие как качество данных, обобщаемость моделей и клиническая валидация. В заключение обсуждаются возможные направления развития технологий ИИ и продвижение их безопасной и эффективной интеграции в ортопедическую помощь.

Искусственный интеллект (ИИ);Ортопедия;Машинное обучение (ML);Глубокое обучение (DL);Диагностика;Терапия