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人工智能在膝骨关节炎预防、诊断与治疗2024(全文)究使用了OsteoarthritisInitiative(OAI)的数据来训练和验证并将结果与真实情况(groundtruth)进行比较。研究结果显示MediAI-OA的JSN量化均方根误差(MSE)为0.067,平均骨刺检测准确率为0.84。KL分级的准确率为0.83,AI模型与真实情况之间的Cohen'skappa系数为0.768,显示出良好的一致性。该软件对OA的重程度，以提高评估准确性。他们使用的方法包括(但不限于):自组织映射(SOM)、使用表示形态的复合层次算法的加权邻域距离的二次Kappa系数(0.6624,0.6625,0.6726)],这反映了人类和基解释。使用OAI数据集的37996个膝关节进行测试。研究结果显示，与节关节方面达到了95%的准确率，并在KOA严重程度评估方面达到了在诊断KOA和预测膝关节置换术(TKA)结果方面的文章。纳入了22患者随机分配到移动应用程序组(M组)和手册组(H组),并控制了年三组指定膝关节运动(catch-bend-down、stretch-touch-feet和sit-stretch-hold)的执行准确性。通过KOOS和KSS评分，在4周计研究

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