A mielopatia espondilótica cervical degenerativa (DCM) é uma doença causada por alterações degenerativas na coluna cervical que comprimem a medula espinhal, sendo uma das principais causas de distúrbios da função medular em adultos, com prevalência em crescimento em todo o mundo. Em estágios avançados, a DCM pode causar paralisia no paciente devido a lesões na medula espinhal, portanto, um diagnóstico médico rápido, eficaz e preciso tem uma grande importância clínica. A tecnologia de aprendizado profundo (DL) permite, através da análise e processamento de grandes quantidades de dados de imagem, a extração de características das áreas afetadas, auxiliando os médicos no diagnóstico rápido e preciso da DCM. Nos últimos anos, o uso de modelos algorítmicos DL para realizar pesquisas relacionadas à DCM se tornou um ponto quente no desenvolvimento da medicina inteligente. Neste artigo, revisamos os avanços e a aplicação da tecnologia DL no diagnóstico auxiliar da DCM, a avaliação do prognóstico atual, com o objetivo de fornecer recomendações para um diagnóstico inteligente da DCM na prática clínica.

Aprendizado profundo; Mielopatia espondilótica cervical degenerativa; Inteligência artificial; Redes neurais