针对骨科外科医生开发和部署深度学习模型的实用指南:第三部分,专注于注册表创建,诊断和数据隐私
Jacob F Oeding1,2, Linjun Yang3, Joaquin Sanchez-Sotelo4
1School of Medicine, Mayo Clinic Alix School of Medicine, Rochester, Minnesota, USA.
概括
深度学习 (AI) 在骨科手术中提供了变革性的潜力,在注册表构建,诊断AI和数据隐私方面有应用. 了解这些人工智能工具对于外科医生来说至关重要,以有效地利用他们的能力和局限性.
科学领域:
- 人工智能在医学中的应用
- 整形外科 创新 整形外科 创新
- 机器学习应用 机器学习应用
背景情况:
- 深度学习,AI的一个子集,正在迅速融入临床和外科实践,以大型语言模型 (LLM) 为例.
- 整形外科医生需要对深度学习的术语,能力和局限性的基本理解.
- 本系列的前几部分专注于计算机视觉,本部分讨论自然语言处理 (NLP) 的进展.
研究的目的:
- 提供深度学习在骨科部署的实例.
- 突出深度学习对该领域具有重大潜力的关键领域.
- 讨论三个未被认可的应用程序:注册表构建,诊断AI和数据隐私.
主要方法:
- 审查目前和潜在的深度学习应用在整形外科手术.
- 与计算机视觉一起讨论自然语言处理 (NLP) 模型.
- 专注于三个特定的应用领域:注册表构建,诊断AI和数据隐私.
主要成果:
- 基于深度学习的注册表构建对于未来的临床应用至关重要.
- 诊断AI准备在整形外科加强临床决策.
- 对数据隐私的深度学习应用将变得越来越重要.
结论:
- 深度学习为整形外科手术带来了范式转变,影响了数据管理,诊断和患者隐私.
- 外科医生必须积极参与并理解人工智能技术,以指导其实施和利用.
- 人工智能在骨科的战略应用有望改善外科结果和操作效率.
