导读 人工智能 (AI)被定义为使机器能够执行认知功能(例如解决问题和决策)的算法，现在已经通过机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 改变了...

人工智能 (AI)被定义为使机器能够执行认知功能(例如解决问题和决策)的算法，现在已经通过机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 改变了医疗保健的面貌。

然而，它在手术中的使用比在其他医学专业中花费的时间更长，主要是因为缺少有关实际手术中计算实现可能性的信息。由于注册的快速发展，人工智能目前被视为一种补充，而不是人类外科医生技能的替代品。

(资料图)

尽管外科医生-患者-计算机关系的潜力距离完全探索还有很长的路要走，但人工智能在手术中的使用已经为医生和患者带来了重大变化。

例如，通过计算机断层扫描 (CT)、超声和磁共振成像 (MRI) 不断改进手术计划和导航，而微创手术 (MIS) 与机器人辅助相结合，减少了手术创伤并改善了患者康复。

人工智能如何塑造术前计划

术前计划是外科医生根据患者的病历和影像来计划手术干预的阶段。这一阶段使用一般图像分析技术和传统的机器学习进行分类，而深度学习已被用于解剖分类、检测分割和图像配准。

深度学习算法能够从CT 扫描中识别出异常，例如颅骨骨折、颅内出血和中线移位。深度学习使对这些异常情况的紧急护理成为可能，并代表了未来分类自动化的潜在关键。

深度学习循环神经网络 (RNN) 已被用于实时预测心脏手术后的肾功能衰竭、死亡率和术后出血，并且与标准临床参考工具相比获得了更好的结果。这些发现完全通过收集临床数据获得，无需人工处理，可以通过更多地关注最有可能发生此类并发症的患者来改善重症监护。

AI在术中指导中的作用

计算机辅助术中引导一直被视为微创手术(MIS)的基础。

AI 的学习策略已经在 MIS 的多个领域实施，例如组织跟踪。

准确跟踪组织变形对于 MIS 的术中引导和导航至关重要。由于无法通过即兴表示准确地塑造组织变形，科学家们开发了一种基于算法的在线学习框架，该框架可识别用于体内实践的适当跟踪方法。

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