人工智能和机器学习模型在一般儿科手术中的最新发展
Hesham Elsayed1, Georg Singer1, Tristan Till2
1Department of Pediatric and Adolescent Surgery, Medical University of Graz, Graz, Austria.
概括
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在儿童外科诊断和预测方面具有前景. 更广泛的实施需要合作研究,强大的数据和外科医生的AI培训.
科学领域:
- 儿童手术
- 医疗人工智能
- 在医疗保健中的机器学习
背景情况:
- 人工智能和机器学习正在改变医疗保健,
- 挑战包括罕见的疾病,少量数据集和缺乏人工智能外科医生的培训.
研究的目的:
- 在一般儿科手术中审查当前的AI和ML应用.
- 专注于关键的疾病:尾炎,死肠炎,赫什斯普朗格病,先天性隔膜,胆管缩.
主要方法:
- 在儿童手术中AI/ML应用的叙述性审查.
- 总结了人工智能在图像分析,诊断,预测,监测和组织病理学中的五个关键条件.
- 突出了可解释的人工智能,NLP和可穿戴设备等新工具.
主要成果:
- 在儿童手术条件下,AI/ML显示出有前途的诊断和预后能力.
- 目前的模型通常需要外部验证和标准化.
- 人工智能,NLP和可穿戴设备是新兴的工具.
结论:
- 人工智能和机器学习有很大的潜力提高儿童手术护理.
- 广泛采用需要多中心协作,大量数据集和专门的AI教育.
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