探索人工智能,深度学习和机器学习在面外科手术中的实际应用:对已出版作品的全面分析.

科学领域:

• 面外科手术 面外科手术
• 人工智能的人工智能
• 机器学习 机器学习
• 深度学习 (Deep Learning) 是一种深度学习.

背景情况:

• 人工智能 (AI),深度学习 (DL) 和机器学习 (ML) 系统模仿人类智能,在医学诊断和规划方面取得了进步.
• 这些技术在近几十年来在面外科手术中越来越受欢迎和适用.

研究的目的:

• 审查AI,DL和ML在面外科手术中的应用性和意义.
• 突出这些技术在现场的当前和潜在用途.

主要方法:

• 一个文学评论的原始英语论文AI,DL,或ML在面外科手术.
• 在PubMed,Scopus和Web of Science进行的搜索截至2023年12月31日.
• 从1992年到2023年,对324个选定的出版物进行选.

主要成果:

• 从1992年到2023年,与面外科的AI和ML相关的出版物不断增加 (R2 = 0.9295).
• 当包括诸如"面外科手术规划"等术语 (共7535个) 的出版物显著增加.
• 人工智能和机器学习被用于诊断,治疗计划和各种子领域的结果评估,包括瘤学,美学和整形外科.

结论:

• 目前AI和ML在面外科手术中的应用主要集中在数字诊断 (放射学),治疗规划和术后结果评估上.
• 人工智能和ML在面和机器人手术中的整合预计将扩大它们在手术规划和成功评估中的作用.
• 这一趋势表明,人们越来越依赖人工智能和机器学习来进行面手术的全面评估和规划.