ROLE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN DEEP LEARNING FOR ORTHOPEDIC SPECIFIC IMAGING AND CLINICAL DECISION

Abstract

tificial intelligence (AI) has made major advancements across several areas, including the medical field.As these strategies advance, it is becoming usual for Artificial I to surpass physicians in specific settings.Machine learning is a subset of artificial intelligence that refers to a machine's ability to identify relationships in data without the need for predetermined criteria (1).With more expertise and data, this relationship detection usually improves, allowing algorithms to model connections that might be too complex for conventional statistical methods (2).Branch of machine learning called "deep learning" deals with models built like artificial neural networks that mimic the neural connections found in the human brain (Fig. 1). Aside from this quantity and quality of data, the correct feature selection is the main factor affecting the effectiveness of traditional machine learning algorithms. (3)There isn't yet a widely recognized standard for the feature selection procedure. Therefore, a thorough technique is still required to differentiate the technical and medical skills essential when applying classical machine learning methods (2, 4).In contrast, deep learning has the benefit of doing analysis with input data, eliminating the necessity for a feature selection phase. Without being limited by feature selection, this method enables the use of all available parameters required for the analysis (5).However, there is a barrier to entry with deep learning that requires data preparation before