通讯作者: 牟行健, 3074806078@qq.com

DOI：10.12201/bmr.202605.00051

• 摘要：腕管综合征（carpal tunnel syndrome，CTS）是常见的周围神经卡压性疾病，诊断主要依赖病史、体格检查、临床评分以及超声、神经传导研究（nerve conduction study，NCS）/肌电图（electromyography，EMG）等辅助检查。近年来，人工智能（artificial intelligence，AI）被用于CTS诊断相关研究，主要涉及超声图像自动分割与分类、NCS/EMG数据模式识别、临床信息建模以及多模态辅助决策。本文围绕上述四类应用路径进行综述，并对代表性研究的方法、输入数据、主要性能指标和局限性进行比较。目前超声图像AI研究最为集中，可用于正中神经定位、横截面积测量和CTS图像分类；NCS/EMGAI可辅助复杂参数或波形数据的模式识别；基于临床信息和数字表型的模型更适合初筛或风险预测；多模态模型更接近真实临床决策流程，但对数据配对、采集标准化和外部验证要求更高。总体而言，AI目前宜定位为CTS规范化诊断流程中的辅助工具，尚不能替代CTS-6、超声或NCS/EMG等既有诊断方法。未来研究需加强多中心前瞻性验证、模型可解释性、伦理监管、数据安全和临床工作流适配评价。

  提交时间：2026-05-13

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