An interpretable and trustworthy AI framework for large-scale longitudinal structure-pain association studies using data from the Osteoarthritis Initiative (OAI)

Esta investigación desarrolla un marco de IA interpretable que combina la predicción de MOAKS de resonancia magnética basada en aprendizaje profundo con modelado estadístico para estudiar las relaciones estructura-dolor a gran escala utilizando datos de la OAI. Emplea aprendizaje profundo para predecir características de MOAKS a partir de resonancias magnéticas con cuantificación de incertidumbre, y un modelo mixto de clase latente longitudinal para examinar asociaciones entre anomalías estructurales y dolor de rodilla.