الذكاء الاصطناعي في تحديد نطاق التصوير المقطعي: مراجعة منهجية وتحليل

الأهداف يهدف هذا البحث إلى دراسة تأثير تقنيات تحديد نطاق المسح (SR) بمساعدة خوارزميات الذكاء الاصطناعي (AI) على طول المسح، ودقة التغطية التشريحية، وجرعة الإشعاع (RD) في فحوصات التصوير المقطعي المحوسب (CT). الأساليب تم إجراء بحث منهجي في الأدبيات المنشورة بين يناير 2018 ومايو 2025 باستخدام خمس قواعد بيانات: EBSCOhost، IEEE Xplore، Ovid MEDLINE?، Scopus، وPubMed. قام باستخلاص البيانات مؤلفان اثنان للمراجعة، وتم التحقق من صحتها بواسطة مراجع ثالث. تم تقييم جودة الدراسات المدرجة باستخدام منهجيتي CLAIM وGRADE. أُجريت التحليلات الإحصائية باستخدام التحليل التلوي بنموذج التأثيرات العشوائية مع متوسطات الفروق المعيارية، بالإضافة إلى تقييم التباين وتحليل تحيز النشر. وتم تلخيص النتائج باستخدام منهجيات التحليل التلوي وعرضها بشكل وصفي. النتائج شمل التحليل ست دراسات استعادية قارنت بين تقنيات تحديد نطاق المسح بالتصوير المقطعي باستخدام الذكاء الاصطناعي والتحديد اليدوي من حيث طول المسح، ودقة التغطية التشريحية، وجرعة الإشعاع. تنوعت الدراسات في التركيز التشريحي?بما في ذلك الصدر والبطن والقلب?كما استخدمت منهجيات ذكاء اصطناعي متعددة، مثل خوارزميات التعلم العميق والتعلم الآلي. بالمقارنة مع الطرق اليدوية، حسّنت تقنيات الذكاء الاصطناعي دقة التغطية التشريحية من خلال تقليل الأخطاء في الحدود العليا والسفلى لنطاق المسح، مما أدى إلى تقليل متوسط طول المسح بمقدار 19.1 مم في تصوير الصدر، 42.7 مم في تصوير البطن، 25 مم في تصوير الصدر/البطن/الحوض، و17.5 مم في تصوير الشرايين التاجية بالتصوير المقطعي (p < 0.001). ومع ذلك، تباينت دقة الطرق الآلية بين الحدود التشريحية، حيث كانت الدقة أقل عند الحدود السفلية مقارنة بالحدود العلوية، مما أدى إلى مسح زائد أكبر في الاتجاه السفلي. وعلى الرغم من ذلك، أبلغت جميع الدراسات عن انخفاض كبير في جرعة الإشعاع بفضل تحديد نطاق المسح عبر الذكاء الاصطناعي، تراوح بين 5? و47? (p < 0.001). الاستنتاج أثبتت تقنيات تحديد نطاق المسح الآلي باستخدام الذكاء الاصطناعي جدواها السريرية وأظهرت أداءً مرضياً. وتشير النتائج إلى أن دمج هذه الأساليب في سير العمل السريري قد يحسن دقة نطاق المسح، ويقلل المسح الزائد، ويخفض جرعة الإشعاع. ومع ذلك، هناك حاجة إلى مزيد من الدراسات المستقبلية المصمَّمة جيدًا للتحقق من فعاليتها عبر بيئات سريرية متنوعة.