Development of a deep learning algorithm for radiographic detection of syndesmotic instability in ankle fractures with intraoperative validation
8.0
来源：
Nature
发布时间：
2025-08-14 22:02
摘要：
本研究开发了一种深度学习算法，用于在踝关节骨折中检测韧带不稳定性，显示出高敏感性和特异性，可能改善复杂踝关节创伤的术前决策。
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关键证据
研究表明，深度学习算法在识别踝关节骨折的韧带不稳定性方面具有91%的敏感性。
该算法在不稳定性检测中敏感性为0.84，特异性为0.8。
使用GSCAM可视化结果，提供临床可解释的输出，增强术前决策。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究开发了一种深度学习算法，用于在踝关节骨折中检测韧带不稳定性，显示出高敏感性和特异性，可能改善复杂踝关节创伤的术前决策。