Hand· 2026Q1· Derleme
El Patolojisi Tanısında Makine Öğrenmesi: Mevcut İçgörülere İlişkin Bir Derleme
Machine Learning in Hand Pathology Diagnosis: A Narrative Review of Current Insights
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Konvolüsyonel sinir ağları (CNN'ler), distal radius ve ulna kırıklarının tespitinde stajyerleri ve acil servis hekimlerini geride bırakarak el kırıklarının teşhisinde yüksek doğruluk göstermektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Makine öğrenmesi modelleri, özellikle CNN'ler, el kırıkları için yüksek tanısal doğruluk sergilemektedir.
- CNN'ler, distal radius ve ulna kırıklarının tespitinde stajyerleri ve acil servis hekimlerini geride bıraktığı doğrulanmıştır.
- Yapay zeka, giyilebilir hareket sensörleri ile entegre olarak objektif eklem değerlendirmesini iyileştirmektedir.
- Daha geniş çaplı benimseme için harici doğrulama, yorumlanabilirlik ve klinik iş akışı entegrasyonu konularında zorluklar devam etmektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Machine learning (ML), a subset of artificial intelligence (AI), is revolutionizing health care. Given the intricate anatomy and functional complexity of the hand, AI applications in hand pathology are gaining prominence, particularly in the diagnosis of fractures, nerve injuries, and musculoskeletal disorders. This review summarizes ML advancements in hand pathology diagnosis, enhancing clinical history analysis, examination findings interpretation, and imaging assessment. A systematic search of PubMed, Google Scholar, EMBASE, Cochrane CENTRAL, Scopus, and Web of Science from 1901 to March 2025 was conducted, focusing on ML applications in diagnosing hand fractures, tendon injuries, and nerve compressions. The inclusion criteria encompassed original research, systematic reviews, meta-analyses, and observational studies that demonstrated the use of AI in diagnostic imaging, preoperative assessment, or postoperative management. Studies that did not involve AI-driven diagnostic applications or lacked sufficient methodological transparency were excluded. Machine learning models, particularly convolutional neural networks (CNNs), have demonstrated high diagnostic accuracy in detecting fractures. Studies have validated CNNs in the detection of distal radius and ulna fractures, outperforming trainees and urgent care physicians. In addition, AI has enhanced clinical examination by integrating wearable motion sensors for objective joint assessment. However, challenges such as external validation, interpretability, and integration into clinical workflows remain, limiting broader clinical adoption. Machine learning shows promise in hand pathology diagnosis, but widespread adoption requires improved external validation, standardized methods, and interdisciplinary collaboration. Future research should prioritize multicentric studies and explainable AI to enhance trust and integration.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Hand, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Sağlık Bilişimi
Health InformaticsMedicine