{"id":853,"date":"2024-07-19T15:36:59","date_gmt":"2024-07-19T14:36:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.forethoughtmed.com\/?p=853"},"modified":"2024-08-25T03:45:18","modified_gmt":"2024-08-25T02:45:18","slug":"what-is-the-role-of-artificial-intelligence-in-spine-assessment","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/www.forethoughtmed.com\/de\/what-is-the-role-of-artificial-intelligence-in-spine-assessment\/","title":{"rendered":"Welche Rolle spielt die k\u00fcnstliche Intelligenz bei der Beurteilung der Wirbels\u00e4ule?"},"content":{"rendered":"<p>Im Bereich der&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.forethoughtmed.com\/en\/about-us.html\">Wirbels\u00e4ulenbildgebung<\/a>In den letzten Jahren wurden Algorithmen mit k\u00fcnstlicher Intelligenz entwickelt, um verschiedene Ziele zu erreichen, wie z. B. die Verbesserung der Gesamtbildqualit\u00e4t, die automatische Kennzeichnung von Wirbelk\u00f6rpern und die Identifizierung, Segmentierung und Charakterisierung von L\u00e4sionen.<\/p><p>Mit dem Wandel des modernen Lebensstils treten wirbels\u00e4ulenbedingte Gesundheitsprobleme wie Wirbels\u00e4ulenschmerzen und Wirbels\u00e4ulendeformit\u00e4ten immer st\u00e4rker in den Vordergrund. K\u00fcnstliche Intelligenz bringt neue Hoffnung f\u00fcr die Wirbels\u00e4ulenbeurteilung. Wir werden uns mit der Rolle der KI bei der Wirbels\u00e4ulenbeurteilung befassen, um mehr Patienten eine fr\u00fchzeitige und genaue Diagnose zu erm\u00f6glichen und so die Behandlungsergebnisse und die Lebensqualit\u00e4t zu verbessern.<\/p><div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_74 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-light-blue ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Inhalts\u00fcbersicht<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Inhaltsverzeichnis umschalten\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Umschalten auf<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"http:\/\/www.forethoughtmed.com\/de\/what-is-the-role-of-artificial-intelligence-in-spine-assessment\/#Challenges_and_Needs_of_Spine_Assessment\" >Herausforderungen und Erfordernisse der Wirbels\u00e4ulenbeurteilung<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"http:\/\/www.forethoughtmed.com\/de\/what-is-the-role-of-artificial-intelligence-in-spine-assessment\/#The_Role_of_Artificial_Intelligence_in_Assessment_of_the_Spine\" >Die Rolle der k\u00fcnstlichen Intelligenz bei der Beurteilung der Wirbels\u00e4ule<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"http:\/\/www.forethoughtmed.com\/de\/what-is-the-role-of-artificial-intelligence-in-spine-assessment\/#Artificial_Intelligence_of_Spine_Assessment_in_Forethought\" >K\u00fcnstliche Intelligenz bei der Beurteilung der Wirbels\u00e4ule in Voraussicht<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"http:\/\/www.forethoughtmed.com\/de\/what-is-the-role-of-artificial-intelligence-in-spine-assessment\/#Leading_with_AI-Powered_Spinal_Assessment\" >F\u00fchrend mit AI-gest\u00fctzter Wirbels\u00e4ulenbeurteilung<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"http:\/\/www.forethoughtmed.com\/de\/what-is-the-role-of-artificial-intelligence-in-spine-assessment\/#AI-Enhanced_Precision_in_Terrain_Scanning\" >KI-unterst\u00fctzte Pr\u00e4zision beim Terrain-Scanning<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"http:\/\/www.forethoughtmed.com\/de\/what-is-the-role-of-artificial-intelligence-in-spine-assessment\/#References\" >Referenzen<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Challenges_and_Needs_of_Spine_Assessment\"><\/span><strong>Herausforderungen und Erfordernisse der Wirbels\u00e4ulenbeurteilung<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1><p>Herk\u00f6mmliche Methoden zur Beurteilung der Wirbels\u00e4ule stehen vor einer Reihe von Herausforderungen, wenn es darum geht, die Vielfalt der Wirbels\u00e4ulenprobleme zu bew\u00e4ltigen. Erstens sind konventionelle Methoden wie R\u00f6ntgen und MRT zwar g\u00e4ngige bildgebende Verfahren, doch sind sie bei der Erfassung fr\u00fcher Ver\u00e4nderungen der Wirbels\u00e4ule begrenzt. Da sich diese Methoden in erster Linie auf strukturelle Bilder st\u00fctzen, ist die Erkennung von funktionellen Problemen oder kleinen L\u00e4sionen relativ schwierig.<\/p><p>Individuelle Unterschiede sind ein weiterer Faktor, der die Beurteilung der Wirbels\u00e4ule erschwert. Die strukturellen und physiologischen Merkmale der Wirbels\u00e4ule variieren von Mensch zu Mensch, und die herk\u00f6mmlichen Methoden k\u00f6nnen diese Unterschiede oft nicht angemessen ber\u00fccksichtigen. Dies f\u00fchrt zu Unsicherheiten bei der Beurteilung der Wirbels\u00e4ulengesundheit.<\/p><p>Angesichts dieser Herausforderungen besteht ein dringender Bedarf an fortschrittlicheren und umfassenderen L\u00f6sungen f\u00fcr die Bewertung von Wirbels\u00e4ulen. K\u00fcnstliche Intelligenz ist einzigartig positioniert, um gro\u00dfe Datenmengen und Mustererkennung zu verarbeiten. Mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen kann die KI gro\u00dfe Mengen an Wirbels\u00e4ulenbilddaten schnell analysieren, kleine strukturelle Ver\u00e4nderungen erkennen und sich besser an die Unterschiede zwischen einzelnen Personen anpassen.<\/p><p>Bei Wirbels\u00e4ulenproblemen kann die KI-Technologie Probleme fr\u00fchzeitig erkennen und M\u00f6glichkeiten zur Personalisierung von Behandlungsempfehlungen bieten, indem sie die einzigartige Physiologie eines Patienten genau kennenlernt und einen Behandlungsplan erstellt, der seinen Bed\u00fcrfnissen am besten entspricht. Bei der Beurteilung der Wirbels\u00e4ule geht es also nicht nur um eine genauere Diagnose, sondern auch um ein umfassenderes Verst\u00e4ndnis der individuellen Unterschiede, um die Behandlungspl\u00e4ne besser zu steuern.<\/p><h1 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Role_of_Artificial_Intelligence_in_Assessment_of_the_Spine\"><\/span><strong>Die Rolle der k\u00fcnstlichen Intelligenz in&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.forethoughtmed.com\/de\/forethought-portable-version-screening-for-scoliosis-non-surgical-treatment.html\/\">Beurteilung der Wirbels\u00e4ule<\/a><\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1><p>Deep Learning eignet sich hervorragend f\u00fcr die Erkennung von Wirbels\u00e4ulenbildern und stellt ein leistungsstarkes Werkzeug f\u00fcr die Beurteilung der Wirbels\u00e4ule dar. Durch das Trainieren gro\u00dfer Mengen von Wirbels\u00e4ulenbilddaten k\u00f6nnen KI-Systeme eine Vielzahl von Strukturen genau identifizieren und analysieren, um potenzielle L\u00e4sionen in einem fr\u00fchen Stadium zu erkennen. Diese hochpr\u00e4zise Bilderkennung liefert \u00c4rzten umfassendere Informationen und erm\u00f6glicht ihnen ein besseres Verst\u00e4ndnis des Zustands der Wirbels\u00e4ule eines Patienten.<\/p><p>Datenanalyse und Mustererkennung spielen bei der Beurteilung der Wirbels\u00e4ule eine wichtige Rolle. Durch die Analyse umfangreicher Wirbels\u00e4ulendaten sind KI-Systeme in der Lage, Muster und Trends bei Patienten zu erkennen. Dieser datengesteuerte Ansatz hilft bei der Entwicklung effektiverer Behandlungsstrategien, so dass KI bei der Wirbels\u00e4ulenbeurteilung ein h\u00f6heres Ma\u00df an personalisierter Medizin erreichen kann.<\/p><p>Die Rolle der KI beschr\u00e4nkt sich nicht auf die Bildverarbeitung und Datenanalyse; sie kann auch die Effizienz der Wirbels\u00e4ulenbeurteilung verbessern. W\u00e4hrend die Erstellung eines detaillierten Wirbels\u00e4ulenberichts mit herk\u00f6mmlichen Mitteln Tage dauern kann, k\u00f6nnen KI-Systeme diese Aufgabe in kurzer Zeit erledigen. Dies hilft den \u00c4rzten nicht nur, die Behandlung schneller zu planen, sondern verk\u00fcrzt auch die Zeit, die Patienten auf Diagnoseergebnisse warten m\u00fcssen, und verbessert die Effizienz der Gesundheitsversorgung insgesamt.<\/p><p>Der Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz bei der Wirbels\u00e4ulenbeurteilung hat sich als \u00e4u\u00dferst effektiv erwiesen und sich bei der pr\u00e4zisen Beurteilung von fokalen L\u00e4sionen in der Wirbels\u00e4ule als \u00e4u\u00dferst n\u00fctzlich erwiesen. Diese fortschrittliche Technologie tr\u00e4gt wesentlich dazu bei, die Genauigkeit und Gr\u00fcndlichkeit der Beurteilung von L\u00e4sionen im Bereich der Wirbels\u00e4ule zu verbessern.<\/p><p>Auf dem Gebiet der Wirbels\u00e4ulenbildgebung stellt die Integration von Algorithmen der k\u00fcnstlichen Intelligenz einen bedeutenden Schritt dar. Diese Algorithmen wurden sorgf\u00e4ltig entwickelt, um verschiedene Ziele zu erreichen, darunter die Verbesserung der allgemeinen Bildqualit\u00e4t, die automatische Kennzeichnung von Wirbelk\u00f6rpern und die pr\u00e4zise Identifizierung, Segmentierung und Charakterisierung von Wirbels\u00e4ulenl\u00e4sionen. Die hochentwickelten F\u00e4higkeiten der k\u00fcnstlichen Intelligenz rationalisieren nicht nur den Bildgebungsprozess, sondern tragen auch zu einem umfassenderen und differenzierteren Verst\u00e4ndnis von Wirbels\u00e4ulenerkrankungen bei. Durch ihre F\u00e4higkeit, gro\u00dfe Datenmengen schnell und genau zu analysieren, ebnen diese Algorithmen den Weg f\u00fcr eine fortschrittliche Diagnostik und unterst\u00fctzen das medizinische Fachpersonal bei der pr\u00e4ziseren und effizienteren Versorgung von Menschen mit Wirbels\u00e4ulenproblemen.<\/p><figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" width=\"772\" height=\"481\" src=\"http:\/\/www.forethoughtmed.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/blog60-2.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-629\" srcset=\"http:\/\/www.forethoughtmed.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/blog60-2.jpg 772w, http:\/\/www.forethoughtmed.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/blog60-2-642x400.jpg 642w, http:\/\/www.forethoughtmed.com\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/blog60-2-768x479.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 772px) 100vw, 772px\" \/><\/figure><h1 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Artificial_Intelligence_of_Spine_Assessment_in_Forethought\"><\/span><strong>K\u00fcnstliche Intelligenz bei der Beurteilung der Wirbels\u00e4ule in Voraussicht<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1><p>Forethought's Produkte zur Wirbels\u00e4ulenbeurteilung nutzen fortschrittliche Deep-Learning-Algorithmen, die auf einer gro\u00dfen Menge von Wirbels\u00e4ulenbilddaten trainiert wurden, um verschiedene Wirbels\u00e4ulenl\u00e4sionen automatisch zu identifizieren und zu analysieren. Diese Technologie ist einzigartig in ihrer hohen Genauigkeit und schnellen Verarbeitungsgeschwindigkeit. Die Bilddaten des Patienten k\u00f6nnen von Forethought's System eingehend analysiert werden, um in kurzer Zeit einen detaillierten Bericht zur Wirbels\u00e4ulenbeurteilung zu erstellen, der eine leistungsstarke Unterst\u00fctzung f\u00fcr medizinische Entscheidungen darstellt.<\/p><h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Leading_with_AI-Powered_Spinal_Assessment\"><\/span><strong>F\u00fchrend mit AI-gest\u00fctzter Wirbels\u00e4ulenbeurteilung<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2><p>Durch die Integration modernster Smart Light Sensing Technologie \u00fcberschreitet unser Wirbels\u00e4ulenbeurteilungsger\u00e4t die traditionellen Grenzen. Diese bahnbrechende Technologie, angereichert mit k\u00fcnstlicher Intelligenz, erfasst dynamisch subtile Winkelgeschwindigkeits\u00e4nderungen. Durch den Einsatz von MEMS-Sensoren (Micro-Electro-Mechanical Systems) wird nicht nur das Umweltbewusstsein in Echtzeit verbessert, sondern es werden auch hochentwickelte KI-Algorithmen zur pr\u00e4zisen Bewertung der Wirbels\u00e4ule eingesetzt.<\/p><h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"AI-Enhanced_Precision_in_Terrain_Scanning\"><\/span><strong>KI-unterst\u00fctzte Pr\u00e4zision beim Terrain-Scanning<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2><p>Im Mittelpunkt unserer Innovation steht die Integration von KI in unsere&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.forethoughtmed.com\/de\/forethought-professional-version-spinal-check-cobb-measurement-scoliosis-xray.html\/\">Pr\u00e4zise Gel\u00e4ndescanner-Technologie<\/a>. Dieses fortschrittliche, von k\u00fcnstlicher Intelligenz angetriebene System revolutioniert das r\u00e4umliche Bewusstsein. Durch die Aufnahme von Informationen auf mehreren Ebenen und in mehreren R\u00e4umen optimiert unser Ger\u00e4t die erg\u00e4nzende Verarbeitung durch KI-Algorithmen. Dieser innovative Ansatz gew\u00e4hrleistet ein umfassendes Verst\u00e4ndnis des Gel\u00e4ndes der Wirbels\u00e4ule und bietet eine beispiellose Genauigkeit bei der Kartierung und Analyse. Mit der in jede Facette eingebetteten KI steht unser Ger\u00e4t zur Beurteilung der Wirbels\u00e4ule an vorderster Front und definiert die Standards f\u00fcr Pr\u00e4zision und Effizienz bei der Beurteilung der Wirbels\u00e4ulengesundheit neu.<\/p><p>Die Wirbels\u00e4ulenbeurteilung von Forethought geht \u00fcber die Bilderkennung hinaus und liefert \u00c4rzten durch Datenanalyse und Mustererkennung zus\u00e4tzliche Informationen. Indem das System von Forethought tiefer in die Wirbels\u00e4ulendaten eines Patienten eindringt, identifiziert es potenzielle Krankheitstrends und -muster und hilft den \u00c4rzten, die Unterschiede zwischen den Patienten besser zu verstehen und eine umfassendere Grundlage f\u00fcr eine personalisierte Behandlung zu schaffen.<\/p><p>Die Produkte von Forethought konzentrieren sich auch auf die Benutzererfahrung, mit intuitiven Schnittstellen und benutzerfreundlichem Design, die es den \u00c4rzten leicht machen, das System zu benutzen und seine Ergebnisse zu verstehen. Dieser Fokus auf die Benutzerfreundlichkeit tr\u00e4gt dazu bei, die Akzeptanz des Systems bei den \u00c4rzten zu erh\u00f6hen, was wiederum den Einsatz von KI-Technologie in der Wirbels\u00e4ulenbeurteilung im Allgemeinen f\u00f6rdert.<\/p><h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"References\"><\/span>Referenzen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2><ul class=\"wp-block-list\"><li>[1] Liu J, Chen Z, Zhao X, et al. \"Artificial Intelligence-Based Spinal Imaging and Analysis: Current State and Future Directions.\" J Spine Surg. 2020;6(3):571-583. doi: <a>10.21037\/jss.2020.03.04<\/a>.<\/li>\n\n<li>[2] Galbusera F, Casaroli G, Bassani T. \"Artificial Intelligence and Machine Learning in Spine Research\". JOR Spine. 2019;2(1). doi: <a>10.1002\/jsp2.1044<\/a>.<\/li>\n\n<li>[3] Parent EC, Battie MC, Beattie PF, et al. \"Using AI for Automated Classification of Spine Disorders.\" Spine J. 2020;20(9):1420-1429. doi: <a>10.1016\/j.spinee.2020.04.005<\/a>.<\/li>\n\n<li>[4] Al Arif S, Knapp K, Moqbel M. \"AI-Driven Spine Image Recognition and Labeling: A Comprehensive Review.\" Comput Methods Biomech Biomed Eng Imaging Vis. 2021;9(1):74-86. doi: <a>10.1080\/21681163.2019.1657396<\/a>.<\/li>\n\n<li>[5] Rajpurkar P, Irvin J, Ball RL, et al. \"Deep Learning for Radiology: Improving Image-Based Diagnosis with AI.\" Radiology. 2018;290(1):208-215. doi: <a>10.1148\/radiol.2018180964<\/a>.<\/li>\n\n<li>[6] Sekuboyina A, Bayat A, Husseini ME, et al. \"AI-Assisted Vertebral Labeling and Lesion Detection in Spine MRIs\". IEEE Trans Med Imaging. 2020;39(10):3097-3108. doi: <a>10.1109\/TMI.2020.2986906<\/a>.<\/li>\n\n<li>[7] Kim YJ, Lenke LG, Cho SK. \"Maschinelles Lernen in der Wirbels\u00e4ulenchirurgie: Current Applications and Future Directions.\" Spine (Phila Pa 1976). 2020;45(20). doi: <a>10.1097\/BRS.0000000000003658<\/a>.<\/li>\n\n<li>[8] Guermazi A, Roemer FW, Hayashi D, et al. \"Artificial Intelligence in Musculoskeletal Imaging: Challenges and Opportunities.\" J Magn Reson Imaging. 2020;52(2):332-344. doi: <a>10.1002\/jmri.27069<\/a>.<\/li>\n\n<li>[9] Schoenfeld AJ, Davies JM, Chaudhary MA, et al. \"Machine Learning Applications in Spine Surgery: A Systematic Review.\" Global Spine J. 2021;11(1):136-145. doi: <a>10.1177\/2192568219871352<\/a>.<\/li>\n\n<li>[10] Parent S, Newton PO, Wenger DR, et al. \"Effectiveness and patient experience of AI-driven imaging in spinal assessments.\" Spine J. 2021;21(5):623-630. doi: <a>10.1016\/j.spinee.2020.12.018<\/a>.<\/li>\n\n<li>[11] Verma V, Khanduja V, Chopra RK, et al. \"Machine learning in spinal assessments and diagnostics: An evolving landscape.\" Orthop Clin North Am. 2021;52(1):1-16. doi: <a>10.1016\/j.ocl.2020.10.002<\/a>.<\/li>\n\n<li>[12] Tutar O, Yang J, Kim W, et al. \"Automated Detection of Spinal Abnormalities Using Deep Learning Techniques: A Review.\" Comput Biol Med. 2021;132:104300. doi: <a>10.1016\/j.compbiomed.2021.104300<\/a>.<\/li>\n\n<li>[13] Anderson PA, Heider F, Brooks NP, et al. \"Spinal deformity Imaging and Artificial Intelligence: Current Concepts.\" J Am Acad Orthop Surg. 2020;28(23). doi: <a>10.5435\/JAAOS-D-20-00575<\/a>.<\/li>\n\n<li>[14] Silbermann C, Wolf A, Palivela L, et al. \"Artificial Intelligence in Spine Care: Emerging Trends and Future Directions.\" Eur Spine J. 2021;30(3):584-593. doi: <a>10.1007\/s00586-021-06722-y<\/a>.<\/li>\n\n<li>[15] Foreman SB, Schlosser TW, Pilgrim MM. \"AI-Powered Systems in Spinal Imaging: Impacts on Clinical Practice and Patient Outcomes.\" Spine. 2022;47(1). doi: <a>10.1097\/BRS.0000000000004359<\/a>.<\/li><\/ul>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In the realm of&nbsp;spinal imaging, artificial intelligence algorithms have been created to address various objectives, such as enhancing the overall image quality, automatically labeling vertebral levels, and identifying, segmenting, and characterizing lesions. 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