La mielopatía espondilótica cervical degenerativa (DCM) es una enfermedad causada por cambios degenerativos en la columna cervical que comprimen la médula espinal, y es una de las principales causas de trastornos de la función medular en adultos, con una prevalencia en aumento a nivel mundial. En etapas avanzadas, la DCM puede provocar parálisis en el paciente debido a lesiones en la médula espinal, por lo tanto, un diagnóstico médico rápido, eficaz y preciso tiene una gran importancia clínica. La tecnología de aprendizaje profundo (DL) permite, mediante el análisis y procesamiento de grandes cantidades de datos de imágenes, la extracción de características de las áreas afectadas, ayudando a los médicos a diagnosticar la DCM de manera rápida y precisa. En los últimos años, el uso de modelos algorítmicos DL para llevar a cabo investigaciones relacionadas con la DCM se ha convertido en un punto candente en el desarrollo de la medicina inteligente. En este artículo, revisamos los avances y la aplicación de la tecnología DL en el diagnóstico auxiliar de la DCM, la evaluación del pronóstico en la actualidad, con el objetivo de proporcionar recomendaciones para un diagnóstico inteligente de la DCM en la práctica clínica.

Aprendizaje profundo; Mielopatía espondilótica cervical degenerativa; Inteligencia artificial; Redes neuronales