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Erschienen in:

15.01.2024 | Original Paper

Artificial intelligence–based three-dimensional templating for total joint arthroplasty planning: a scoping review

verfasst von: Ausberto Velasquez Garcia, Lainey G. Bukowiec, Linjun Yang, Hiroki Nishikawa, James S. Fitzsimmons, A. Noelle Larson, Michael J. Taunton, Joaquin Sanchez-Sotelo, Shawn W. O’Driscoll, Cody C. Wyles

Erschienen in: International Orthopaedics | Ausgabe 4/2024

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Abstract

Purpose

The purpose of this review is to evaluate the current status of research on the application of artificial intelligence (AI)–based three-dimensional (3D) templating in preoperative planning of total joint arthroplasty.

Methods

This scoping review followed the PRISMA, PRISMA-ScR guidelines, and five stage methodological framework for scoping reviews. Studies of patients undergoing primary or revision joint arthroplasty surgery that utilised AI-based 3D templating for surgical planning were included. Outcome measures included dataset and model development characteristics, AI performance metrics, and time performance. After AI-based 3D planning, the accuracy of component size and placement estimation and postoperative outcome data were collected.

Results

Nine studies satisfied inclusion criteria including a focus on computed tomography (CT) or magnetic resonance imaging (MRI)–based AI templating for use in hip or knee arthroplasty. AI-based 3D templating systems reduced surgical planning time and improved implant size/position and imaging feature estimation compared to conventional radiographic templating. Several components of data processing and model development and testing were insufficiently covered in the studies included in this scoping review.

Conclusions

AI-based 3D templating systems have the potential to improve preoperative planning for joint arthroplasty surgery. This technology offers more accurate and personalized preoperative planning, which has potential to improve functional outcomes for patients. However, deficiencies in several key areas, including data handling, model development, and testing, can potentially hinder the reproducibility and reliability of the methods proposed. As such, further research is needed to definitively evaluate the efficacy and feasibility of these systems.
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Literatur
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Metadaten
Titel
Artificial intelligence–based three-dimensional templating for total joint arthroplasty planning: a scoping review
verfasst von
Ausberto Velasquez Garcia
Lainey G. Bukowiec
Linjun Yang
Hiroki Nishikawa
James S. Fitzsimmons
A. Noelle Larson
Michael J. Taunton
Joaquin Sanchez-Sotelo
Shawn W. O’Driscoll
Cody C. Wyles
Publikationsdatum
15.01.2024
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
International Orthopaedics / Ausgabe 4/2024
Print ISSN: 0341-2695
Elektronische ISSN: 1432-5195
DOI
https://doi.org/10.1007/s00264-024-06088-6

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