背景:人工智能在医疗领域的发展日益迅速,在骨创伤领域的应用研究不断增多。文章旨在通过文献计量学分析,分析近年来人工智能在骨创伤领域中的研究热点,并预测未来的研究趋势。目的:总结人工智能技术在骨创伤领域的应用发展历程、研究...背景:人工智能在医疗领域的发展日益迅速,在骨创伤领域的应用研究不断增多。文章旨在通过文献计量学分析,分析近年来人工智能在骨创伤领域中的研究热点,并预测未来的研究趋势。目的:总结人工智能技术在骨创伤领域的应用发展历程、研究现状、热点和未来发展趋势,以期为今后的研究提供新的见解。方法:选择Web of Science核心集数据库中,时间跨度设为自建库至2023年8月,检索人工智能、机器学习、深度学习应用于骨创伤相关的文献420篇。通过人工筛选,导出与文章相关的文献共202篇,采用Citespace软件进行国家、机构、被引期刊和引文分析等的合作和关键词的共现等可视化分析。结果与结论:①分析筛选后纳入的202篇文献,总体发文量呈上升趋势,且在未来研究潜力巨大。研究中心性最高和发文量排名第一的国家均为美国。加州大学(美国)是发文量最多的研究机构。②人工智能在骨创伤研究中最常用的前5个关键词是深度学习、人工智能、骨密度、机器学习、诊断,中心性最高的关键词为骨密度,关键词数量最多的为深度学习。③共被引频次前10位的参考文献分别从多个方面介绍了人工智能技术应用于骨创伤领域诊断的可行性研究,其中8篇涉及骨关节损伤与深卷积神经网络,1篇涉及深度学习在CT检查中检测骨质疏松从而预防脆性骨折,1篇通过人工智能识别皮肤纹理变的特征应用于骨的特征性识别的相关性研究。④今后,人工智能的研究热点将主要集中在骨关节创伤和骨质疏松引发的骨折特异性研究上,未来研究趋势主要集中在提升人工智能算法的性能上,使用人工智能新技术对骨损伤进行精准划分和快速高效诊断,尤其是针对复杂和隐匿性骨折的诊断,通过建立有限元分析模型,实现对骨创伤的更加标准化评估。展开更多
目的:探讨骨疏康颗粒对阿仑膦酸钠治疗骨质疏松症的增效减毒作用。方法:选取2013年7月至2016年12月中国人民解放军联勤保障部队第903医院治疗的老年性骨质疏松症患者200例,按随机数字表法分对照组和观察组,每组100例。对照组患者给予阿...目的:探讨骨疏康颗粒对阿仑膦酸钠治疗骨质疏松症的增效减毒作用。方法:选取2013年7月至2016年12月中国人民解放军联勤保障部队第903医院治疗的老年性骨质疏松症患者200例,按随机数字表法分对照组和观察组,每组100例。对照组患者给予阿仑膦酸钠、碳酸钙D 3,观察组患者在对照组基础上加用骨疏康颗粒;均连续服用12个月。比较两组患者的临床疗效、疼痛视觉模拟评分(visual analog score,VAS)、生活质量Oswestry功能障碍指数问卷表(oswestry dability index,ODI)评分、骨密度(BMD)、骨代谢生化指标水平及不良反应发生情况。结果:共194例患者完成研究,其中观察组患者98例,对照组患者96例。观察组患者的总有效率(91.84%,90/98)明显高于对照组(82.29%,79/96),差异有统计学意义( P <0.05)。治疗后,观察组患者的VAS评分、ODI评分明显优于对照组,差异有极显著统计学意义( P <0.01);观察组患者的股骨颈BMD、腰椎BMD优于对照组,但差异无统计学意义( P >0.05);观察组患者的血清碱性磷酸酶、N端中段骨钙素、总Ⅰ型胶原蛋白氨基端延长肽及Ⅰ型胶原降解产物等骨代谢指标水平改善情况均明显优于对照组,差异均有统计学意义( P <0.05);观察组患者血清钙、骨钙素、25羟基维生素D 3及甲状旁腺激素水平有所改善,但与对照组的差异无统计学意义( P >0.05)。两组患者均无严重不良反应发生,观察组患者不良反应发生率明显低于对照组,差异有统计学意义( P <0.05)。结论:骨疏康颗粒对阿仑膦酸钠治疗老年骨质疏松症具有显著的增效减毒作用。展开更多
文摘背景:人工智能在医疗领域的发展日益迅速,在骨创伤领域的应用研究不断增多。文章旨在通过文献计量学分析,分析近年来人工智能在骨创伤领域中的研究热点,并预测未来的研究趋势。目的:总结人工智能技术在骨创伤领域的应用发展历程、研究现状、热点和未来发展趋势,以期为今后的研究提供新的见解。方法:选择Web of Science核心集数据库中,时间跨度设为自建库至2023年8月,检索人工智能、机器学习、深度学习应用于骨创伤相关的文献420篇。通过人工筛选,导出与文章相关的文献共202篇,采用Citespace软件进行国家、机构、被引期刊和引文分析等的合作和关键词的共现等可视化分析。结果与结论:①分析筛选后纳入的202篇文献,总体发文量呈上升趋势,且在未来研究潜力巨大。研究中心性最高和发文量排名第一的国家均为美国。加州大学(美国)是发文量最多的研究机构。②人工智能在骨创伤研究中最常用的前5个关键词是深度学习、人工智能、骨密度、机器学习、诊断,中心性最高的关键词为骨密度,关键词数量最多的为深度学习。③共被引频次前10位的参考文献分别从多个方面介绍了人工智能技术应用于骨创伤领域诊断的可行性研究,其中8篇涉及骨关节损伤与深卷积神经网络,1篇涉及深度学习在CT检查中检测骨质疏松从而预防脆性骨折,1篇通过人工智能识别皮肤纹理变的特征应用于骨的特征性识别的相关性研究。④今后,人工智能的研究热点将主要集中在骨关节创伤和骨质疏松引发的骨折特异性研究上,未来研究趋势主要集中在提升人工智能算法的性能上,使用人工智能新技术对骨损伤进行精准划分和快速高效诊断,尤其是针对复杂和隐匿性骨折的诊断,通过建立有限元分析模型,实现对骨创伤的更加标准化评估。
文摘目的:探讨骨疏康颗粒对阿仑膦酸钠治疗骨质疏松症的增效减毒作用。方法:选取2013年7月至2016年12月中国人民解放军联勤保障部队第903医院治疗的老年性骨质疏松症患者200例,按随机数字表法分对照组和观察组,每组100例。对照组患者给予阿仑膦酸钠、碳酸钙D 3,观察组患者在对照组基础上加用骨疏康颗粒;均连续服用12个月。比较两组患者的临床疗效、疼痛视觉模拟评分(visual analog score,VAS)、生活质量Oswestry功能障碍指数问卷表(oswestry dability index,ODI)评分、骨密度(BMD)、骨代谢生化指标水平及不良反应发生情况。结果:共194例患者完成研究,其中观察组患者98例,对照组患者96例。观察组患者的总有效率(91.84%,90/98)明显高于对照组(82.29%,79/96),差异有统计学意义( P <0.05)。治疗后,观察组患者的VAS评分、ODI评分明显优于对照组,差异有极显著统计学意义( P <0.01);观察组患者的股骨颈BMD、腰椎BMD优于对照组,但差异无统计学意义( P >0.05);观察组患者的血清碱性磷酸酶、N端中段骨钙素、总Ⅰ型胶原蛋白氨基端延长肽及Ⅰ型胶原降解产物等骨代谢指标水平改善情况均明显优于对照组,差异均有统计学意义( P <0.05);观察组患者血清钙、骨钙素、25羟基维生素D 3及甲状旁腺激素水平有所改善,但与对照组的差异无统计学意义( P >0.05)。两组患者均无严重不良反应发生,观察组患者不良反应发生率明显低于对照组,差异有统计学意义( P <0.05)。结论:骨疏康颗粒对阿仑膦酸钠治疗老年骨质疏松症具有显著的增效减毒作用。
