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人工智能在骨科中的应用
摘要：在过去的几年中，人工智能对世界和社会的影响是不可否认的。更具体地说，一个称为机器学习（ML）的子领域正在推动各种领域的创新，因为它表示机器能够在没有明确标准的情况下识别数据之间的关系，模仿类似人类的学习方式。在过去的十年中，研究工作也集中在骨科上，以便为外科医生和临床医生的日常工作提供帮助和协助。本文的目的是通过介绍骨科关于这些新技术的最新研究和成果，揭示不同应用的主要概念和局限性，并解决与该领域和技术本身有关的主要问题，从而提供指导。本文将介绍并定性探索主要的机器学习技术，通过考虑能够更好地识别模型性能的指标；然后，将讨论两个主要应用：诊断和预测。最后，将讨论研究和技术的局限性。
人工智能在眼科中的应用：叙述性综述
通过应用一组过滤器来处理数据，以产生最终响应（例如输出）。神经网络自行设置训练过程中使用的过滤器的权重。过滤器在训练阶段之前定义，但可以在学习过程中进行优化。在学习阶段，可以提高算法性能。在训练期间分配数据时，可以监督此阶段。它也可以是无监督的，在这种情况下，设备会创建自己的输入样本。算法的训练和开发阶段通常分为训练、验证和测试数据集。这些数据集不应重复：因此，其中一个数据集（例如，训练）中的图像不应在任何其他数据集（例如，验证）中使用。训练阶段使用的数据集可以作为子集，并且可以通过反向传播收集的信息进行优化。验证中使用的数据集用于选择参数和调整，以及实施训练条件。训练阶段结束后，使用独立的测试数据，这些数据是使用不同的设备从不同临床环境下的不同人群中捕获的。
人工智能在眼科中的应用：叙述性综述
通过应用一组过滤器来处理数据，以产生最终响应（例如输出）。神经网络自行为训练过程中使用的过滤器设置权重。过滤器在训练阶段之前定义，但可以在学习过程中进行优化。在学习阶段，可以提高算法性能。当在训练期间分配数据时，此阶段可以是监督的。它也可以不受监督，在这种情况下，设备会创建自己的输入样本。算法的训练和开发阶段通常分为训练、验证和测试数据集。这些数据集不应重复：因此，其中一个数据集（例如，训练）中的图像不应在任何其他数据集（例如，验证）中使用。训练阶段使用的数据集可以作为子集，并可以通过反向传播收集的信息进行优化。验证中使用的数据集用于选择参数和调整，以及实施训练条件。在训练阶段之后，将使用独立的测试数据，这些数据是通过不同的设备、从不同的临床环境下的不同人群中捕获的。
神经外科中的共聚焦激光成像：基于荧光素钠的 CONVIVO 临床前和临床应用的全面回顾
鉴于脑肿瘤切除范围和术后生存率之间存在已确定的直接相关性，获得完整的切除组织至关重要。除了当前临床实践中引入的各种技术进步外，组织病理学研究仍然是确诊的黄金标准。冰冻切片分析仍然是最快速、最常用的术中组织病理学方法，可用于术中鉴别诊断。尽管如此，这种技术仍存在一些内在局限性，限制了其在手术期间获得实时诊断的整体潜力。在这种情况下，得益于在其他非神经外科领域进行的各种研究的结果，共聚焦激光技术被认为是一种在神经外科中获得近乎实时的术中组织学图像的有前途的方法。虽然在目前的神经外科实践中还远未常规实施，但相关文献正在迅速增加，最近有各种报告表明，该技术在临床前和临床环境中与荧光素钠静脉注射相结合，可用于识别脑肿瘤、微血管和肿瘤边缘。特别是在神经外科领域，在各种可用设备中，蔡司 CONVIVO 系统可能拥有最新和最多的实验研究来评估其实用性，该系统已被证实可用于识别脑肿瘤、提供诊断和区分健康组织和病理组织以及研究脑血管。本系统综述的主要目的是
颌面外科中的人工智能。未来还是现在？
人工智能 (AI) 是当今医学领域的主要驱动力之一，在临床诊断领域具有明显的实用性，并且在改善患者治疗结果方面发挥着作用。机器学习技术（“机器学习” [ML]）源于人类的感受、学习和推理能力 1，基于逻辑算法的训练，通过这些算法，如果我们给机器一系列一般规则，机器就会在特定情况下做出决策。如今，人工智能应用已经非常多样化，已被用于改进诊断过程、识别罕见病症以及控制治疗后的结果。此外，由于 ML 技术具有很高的数据处理能力，创建具有多个记录的数据库可以帮助我们检测给定实体中的主要预后指标。毫无疑问，在医疗保健中纳入来自人工智能的元素正变得越来越频繁。主要包括：改善与患者沟通的计划、医疗监测系统、药物开发，以及最重要的是，在手术中，促进手术干预的机器人系统 2。尽管这些新技术在颌面外科领域的应用仍存在一定的局限性，但当今的外科医生需要正确理解它们的可能性、局限性和未来的挑战。在去年于巴塞罗那举行的世界移动通信大会上，展示了第一个能够通过与 5G 技术连接远程指导手术的 AI 平台（外科手术的进步 - TeleSurgeon 平台）。该系统可靠地减少了手术室中的错误，并在过程的最关键阶段依靠机器的建议。这些进步预示着一个非常光明的未来，尽管很难预测这些系统何时会在外科手术领域达到人类的能力；大多数预测都指向这发生在 2050 年代初。
牙科中的数字印模
摘要 制作印模一直是牙科的重要组成部分。由于存在诸如呕吐、味道难闻等诸多问题，因此以前都是使用传统印模材料（如藻酸盐、琼脂和弹性印模）来完成的。数字印模和数字扫描仪是最新方法之一。传统印模的整个制作过程包括托盘选择、材料混合、装载、托盘放置和取出等多个阶段，随着传统印模的发展，这一过程已被排除，而收集智能印模的操作要快得多，也简单得多。因此，为了更多地了解数字印模，我们选择了这种技术。我们考虑了数字化印模技术与传统印模的优缺点。修复牙科中数字化印模的可靠性由许多因素决定。修复牙科中数字印模的准确性可能受到植入物的深度/角度、操作者的技能、使用的口内扫描仪和环境因素的影响。本研究的目的是了解哪些因素会影响修复牙科中数字印模的可靠性。在牙科中，口内扫描仪 (IOS) 用于捕捉光学传输印模。3D 技术的进步以及 IOS 在牙科诊所的日益普及，要求对完整性进行审查
牙科、正畸和正颌外科中的人工智能 牙科、正畸和正颌外科中的人工智能：文献综述 外科：文献综述
人工智能是机器像人类一样工作的能力。这一概念最初始于数学模型的出现，数学模型根据输入到系统中的输入给出计算输出。后来，随着各种算法的引入，这一概念得到了修改，这些算法既可以根据整体数据分析给出输出，也可以通过选择先前数据中的信息给出输出。由于人工智能效率高，能够处理所有专业的复杂病症，因此它正逐渐成为一种受欢迎的治疗方式。在牙科领域，人工智能在过去几十年也得到了普及。它们被发现可用于修复牙科、口腔病理学和口腔外科的诊断。在正畸学中，它们被用于诊断、治疗需求评估、头颅测量、治疗计划和正颌手术等。当前的文献综述旨在强调人工智能在牙科领域的应用，特别是在正畸学和正颌手术中的应用。
窥视：儿科牙科中的未来派牙科
聚醚酮（PEEK）材料是具有良好机械和热性能的生物相容性多环聚合物。通过使用网格术语“ Polyetherkethone”，“ Peek”，“ Peek”，“ Dentistry”，“ Denteristry”，“ Denteristry”，“ dententy”，“牙科”，“牙齿”，“ Pediatric Dentistry”中发表的文章，通过PubMed，Scopus，Cochrane和Google Scholar进行了回顾性文献搜索。鉴定，筛选和入围相关文章。总结了筛选的文章。本评论提供了对PEEK在儿科牙科中的特性和应用的见解。peek具有类似于骨骼的特征性低弹性模量，可以使其在截距正畸和闭孔器中用作固定和可移动的小儿牙科用具。此外，由于其非过敏性和可接受的美学，PEEK可以用作金属和其他材料的替代品。
人工智能及其在牙科中的现代应用 Akansha Vilas Bansod 博士、Sweta Kale Pisulkar SPDC 博士、Wardha 摘要：人工智能 (AI) 已以多种方式应用于医疗保健领域。它是一门工程和科学领域，与感知智能行为以及创建复制此类行为的人工制品有关。技术一直是每个行业最大的创新，牙科护理也不例外。人工智能可以作为口腔病变诊断和治疗的有用方式，并且可用于筛查和分类正在发生癌前和恶性变化的可疑口腔粘膜。可以极大地探索这一领域，以便于诊断、正确治疗和获得令人满意的结果。 关键词：人工智能、人工神经网络、深度学习、机器学习。1. 简介
人工智能及其在牙科中的现代应用 Akansha Vilas Bansod 博士、Sweta Kale Pisulkar SPDC 博士、Wardha 摘要：人工智能 (AI) 已以多种方式应用于医疗保健领域。它是一门工程和科学领域，与感知智能行为以及创建复制此类行为的人工制品有关。技术一直是每个行业最大的创新，牙科护理也不例外。人工智能可以作为口腔病变诊断和治疗的有用方式，并且可用于筛查和分类正在发生癌前和恶性变化的可疑口腔粘膜。可以极大地探索这一领域，以便于诊断、正确治疗和获得令人满意的结果。 关键词：人工智能、人工神经网络、深度学习、机器学习。1. 简介
人工智能在牙科中的应用：当前临床趋势和研究进展
曾经看似科幻的东西现在在医疗保健领域变成了现实。人工智能 (AI) 是一种快速发展的技术，它使机器能够执行以前只有人类才能完成的任务。1 人工智能的进步为人们带来了一些医疗保健益处，例如减少术后并发症、提高生活质量、改善决策和减少不必要的手术数量。2 当应用于医学和牙科领域时，人工智能可以在提高诊断准确性和彻底改变护理方面发挥关键作用。人工智能目前在牙科领域用于多种目的：识别正常和异常结构、诊断疾病和预测治疗结果。此外，人工智能在牙科实验室中得到广泛应用，并在牙科教育中发挥着越来越重要的作用。以下综述介绍了人工智能在牙科临床实践中的当前和未来应用。