Use of artificial intelligence in diagnosis and clinical conduct of lumbar spinal stenosis

A estenose do canal vertebral lombar (ECL) E UMA patologia Complexa, com Alta Incidência Entre PESSOAS Acima de 65 ano de Idade. No entanto, o diagnóstico Correto E, vezes POR, Difícil de Ser Confirmado. O Uso de modelos de Inteligência Artificial (IA) na e Medicina, EM GERAL, Desconhecida para á maioria de da Comunidade médica, mas dez Sido Décadas USADA há nd Assistência em UTI, Os Métodos de Imagem e Dispositivos de diagnóstico Eletrônico (ECG). Atraves de Uma Revisão Sistemática da literatura, com foco nsa ACHADOS Clínicos e radiológicos, juntamente com Todas como Modalidades de Tratamento, foi Possível identificar o ambiente completo de patients LSS, parágrafo responder uma Quatro Questões: (a) "base Com nenhum clínico Quadro, o Paciente TEM UM, Cenário moderado OU sepultura? "; (B) "? COM NOS base de Dados radiológicos, o Paciente PODE Ser classificado com hum Cenário leve, Moderada OU grave"; (C) "Qual E a Probabilidade, base com na anamnese, do Paciente ter ECL?"; (D) "Qual É O Melhor Tratamento um oferecido sor?". + Com o Auxílio de hum software usando Sistema Especialista (Expert Sinta), Uma linguagem de IA, alocamos Todas como Variáveis ​​e SEUS Valores PARA O software orientar responder As Quatro Perguntas . Possível foi identificar 657 ARTIGOS CIENTÍFICOS, não entanto APENAS 63 poderia mencionar NÃO APENAS como Variáveis, mas um SUA Probabilidade de Ocorrência OU Teve Disponibilidade texto completo. Possível foi classificar a intensidade do Quadro clínico e radiológico, CRIAR UM índice de Probabilidade parágrafo LSS e oferecer o Melhor Tratamento. Recomendamos o USO, soluçar Supervisão médica, em de Neurocirurgia UO Clínicas ORTOPEDICAS Como hum conselheiro parágrafo OS PACIENTES COM ELA. _________________________________________________________________________________ ABSTRACTThe lumbar spinal stenosis (LSS) is a complex pathology with high incidence among people above 65 years old. However, the correct diagnose is sometimes difficult to perform. The use of Artificial Intelligence (AI) models in medicine is, in general, unfamiliar for the majority of medical community, but has been used for decades in assistance in ICUs, image methods and electronic diagnostic devices (EKG). Through a systematic literature review focused in the clinical and radiological findings, in addition to all treatment modalities, we identified the complete environment of LSS patients, to answer four questions. (a) “Based on the clinical presentation, the patient has a mild, moderate or severe scenario?”, (b) “Based on the radiological data, the patient can be classified having a mild, moderate or severe scenario?”, (c) “What is the probability, based on the anamneses, the patient has LSS?”, and (d) “What is the best treatment to be offered?”. With the aid of a software using Expert System (Expert Sinta), a language of AI, we allocate all the variables and their values to orient the software to answer the four questions. It was possible to identify 657 scientific articles, however only 63 could mention not only the variables, but their occurrence probability or had full text availability. It was possible to classify the intensity the clinical and radiological scenario, create a probability index for LSS and offer the best treatment. We recommend the use, under medical supervision, in neurosurgery or orthopedic clinics as an adviser for patients with LSS