在整形外科手术中用于美学预测的文本导向绘画:以患者为中心的AI方法

科学领域:

• 医学技术 医学技术 医学技术
• 医学中的人工智能
• 整形外科的整形外科手术.

背景情况:

• 人工智能 (AI) 正在改变医疗保健,改善诊断和治疗.
• 文本引导的inpainting提供了一种新的方法,用于在整形外科手术中创建患者特定的面部配置文件.

研究的目的:

• 评估人工智能生成的面部形状在整形外科的美学潜力.
• 评估患者和专家对人工智能修改面部美学的看法.

主要方法:

• 使用DALL-E2平台进行文本导向的绘画,以生成形状变换.
• 评估了89名患有牙面形 (DFD) 的患者.
• 评估了患者,专家外科医生和普通人群的AI生成的面部形状.

主要成果:

• 显著的多数人发现人工智能修改的个人资料在美学上更令人满意:94%的外科医生,85%的普通人群和79%的患者.
• 灵感来自跑道模型的提示在所有评估小组中取得了最高的共识.
• 人工智能在增强面部形状美学方面表现出有效性.

结论:

• 生成型人工智能和文本引导的inpainting显示出在整形外科手术中的美学增强的巨大潜力.
• 这些人工智能工具可以帮助个性化治疗计划和虚拟手术计划.
• 人工智能提供了一条有前途的途径,可以改善患者在整形外科手术中的结果和满意度.