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椎体骨折是脊柱外科中常见的创伤类型，其发生率占骨折发生的6%～7%，其中胸腰段骨折发生率最高，经常并发脊髓神经受损，是一种严重的脊柱损伤。随着社会经济的快速发展以及交通事故频发和人口老龄化，脊柱骨折的发生率呈逐年上升的趋势，其致残率和高发病率仍然是国际脊柱外科医生关注的焦点，因而急迫要求临床早诊断、早治疗和早康复，提高临床治疗效果。早期诊断脊柱椎体骨折对及早干预和提高患者术后生活质量十分重要。目前脊柱椎体骨折诊断依然依靠影像学检查，常规的检查手段包括X线、CT和MRI等。影像学检查对影像科医师的经验要求较高，目前仍存在一定漏诊、误诊的情况，鉴于此，迫切需要更高敏感性和特异性的手段来提高脊柱椎体骨折的诊断准确率。
人工智能大致是从1956年开始兴起的一门科学。目前人工智能已涵盖医学、语言、机器人等领域，其最重要的特点是机器利用数据进行学习，从而达到能自主学习、自动分析的效果。早在20世纪90年代，人们就曾经尝试将人工智能与现代医学结合，通过收集影像学资料和医学数据分析，实现机器对影像图片进行预处理和学习，寻找数据中包含的潜在规律，进而实现预测和判断。随着机器学习的性能优化与神经网络的快速发展，人工智能在医疗领域取得了显著的应用效果，包括人工智能治疗机器人、人工智能辅助诊疗、人工智能超声医学和人工智能X线医学等，不仅能缩短影像医疗人员阅片时间，还能提高诊断效率和准确率，减轻人工分析的疲劳，辅助临床脊柱外科医师更加准确地判断脊柱椎体骨折，制订合理的治疗策略。
本书对人工智能的前沿知识进行了归纳，并将脊柱椎体的骨折分类和脊柱椎体骨折的影像学表现相结合，使得广大医务工作者对目前人工智能在脊柱椎体骨折诊断中的应用有较为全面的了解，从而推动我国脊柱椎体骨折诊断技术的发展。
严瀚