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骨科
尽管骨科手术领域在过去几十年中取得了巨大进步，但该群体的种族和性别构成却变化不大。尽管骨科的增长和发展具有多样性的本质，但执业外科医生的人口统计数据多样性是需要改进的一个领域。截至 2018 年，美国骨科医师学会 (AAOS) 报告称，该领域仅有 5.8% 的女性、2.2% 的西班牙裔/拉丁裔、1.9% 的非裔美国人和 0.4% 的美洲原住民外科医生，这使得骨科手术成为美国多样性最差的医学专业 1 。每个人群的百分比都有增加的趋势；然而，按照这种改善速度，骨科社区还需要几十年才能反映美国的人口统计数据。 AAOS 致力于通过其多元化咨询委员会 (DAB) 和 AAOS IDEA 资助计划 2 来提高骨科手术社区的多样性，该计划已承诺投入 100 万美元用于支持旨在招募和留住多元化人才的计划。事实证明，无论在哪个领域，多元化的员工队伍都能提高组织的效率 3 ，骨科手术社区也不例外。继续保持和推动执业医师的人口多样性对于该领域的持续成功和发展至关重要。骨科的历史在文献中得到了很好的描述，其首次正式记录出现在
骨科手术中的 3D 打印
三维 (3D) 打印是一种令人兴奋的制造技术，它改变了我们治疗各种疾病的方式。3D 打印也称为增材制造，它以逐层方式将材料融合在一起，以构建最终的 3D 产品。该技术使设计过程更加灵活，能够高效生产现成和个性化医疗产品，比传统制造工艺更能满足患者的需求。在骨科手术领域，3D 打印植入物和器械可用于治疗各种疾病，而这些疾病原本很难用传统减材制造的产品来处理。此外，3D 生物打印对骨骼和软骨修复程序产生了重大影响，并有可能彻底改变我们治疗患有衰弱性肌肉骨骼损伤患者的方式。尽管成本可能很高，但随着技术的进步，3D 打印的经济性将会提高，尤其是这项技术的好处已在骨科手术和整个医学领域得到明显体现。本综述概述了 3D 打印技术的基础知识及其在骨科手术中的当前应用，最后简要总结了 3D 生物打印及其未来的潜在影响。
骨科应用干细胞疗法
使用以下覆盖范围政策的说明适用于Cigna公司管理的健康福利计划。某些CIGNA公司和/或业务范围仅向客户提供利用审核服务，并且不做覆盖范围的确定。引用标准福利计划语言和覆盖范围确定不适用于这些客户。覆盖范围政策旨在为解释Cigna Companies管理的某些标准福利计划提供指导。请注意，客户的特定福利计划文件的条款[集团服务协议，覆盖范围证据，覆盖证证书，摘要计划描述（SPD）或类似计划文件]可能与这些承保范围政策所基于的标准福利计划有很大差异。例如，客户的福利计划文件可能包含与覆盖策略中涉及的主题相关的特定排除。发生冲突时，客户的福利计划文件始终取代覆盖策略中的信息。在没有控制联邦或州承保范围授权的情况下，福利最终取决于适用的福利计划文件的条款。在每个特定实例中的覆盖范围确定需要考虑1）根据服务日期生效的适用福利计划文件的条款； 2）任何适用的法律/法规； 3）任何相关的附带资料材料，包括覆盖范围政策； 4）特定情况的具体事实。应自行审查每个覆盖范围请求。计费时，提供商医疗主管应在适当的情况下行使临床判断，并在做出个人覆盖范围确定方面酌情决定。如果保险或服务的保险不取决于特定情况，则仅在根据适用的覆盖范围政策中概述的相关标准（包括涵盖的诊断和/或程序代码）中概述的相关标准提交请求的服务。在此保险策略未涵盖的条件或诊断费用时，不允许报销服务（请参见下面的“编码信息”）。
医学硕士（骨科手术）检查...
候选人只会被告知他们是否成功通过考试。将没有向候选人提供标记。此信息将在信件中提供。未能成功的候选人将被告知他们没有成功的车站。对考试结果的上诉将不被视为，因为考试结果是最终的。MMED（骨科手术）委员会保留随时修改考试形式的权利。当前的安全预防措施（在考试时）和卫生部（MOH）和新加坡国立大学（NUS）所定义的限制将适用。由于此类安全法规，任何拒绝参加考试的候选人都将不符合参加考试的资格，并且必须申请下一次考试饮食。考试行为可以记录以进行未来考试的质量提高。如果您反对记录，请告知研究生医学研究（DGMS）的部门。否则，我们将认为您已同意被记录。记录将不会用于通过/失败目的，也不会出于任何目的提供给候选人。
人工智能在骨科手术中的应用
由于技术突破，医学实践正在迅速转变。由于计算机处理能力、云计算以及医疗任务特定软件算法的开发和改进呈指数级增长，人工智能 (AI) 系统在医学和骨科手术中变得越来越重要。由于医学成像等技术在骨科疾病管理中发挥着重要作用，为骨科疾病的管理带来了高灵敏度、特异性和阳性/阴性预后价值，因此该领域特别适合应用基于机器的成像研究集成等应用。通过这篇评论，我们希望提高骨科界对文献中描述的 AI 和 ML 的当前成就和预计用途的认识。我们总结了 ML 和 AI 在五个关键骨科领域的应用现状：关节重建、脊柱、骨科肿瘤学、创伤和运动医学。
人工智能在儿童骨科的应用
人工智能（AI）自诞生以来经历了几十年的发展，并被广泛应用于生活的各个方面。人工智能最早由约翰·麦卡锡于 1956 年描述为制造智能机器的科学。它是使用计算机软件和机器应用程序来模仿人类的智能行为和批判性思维。随着信息和数据技术的发展，人工智能在医疗保健领域显示出巨大的应用价值和潜力 (1)。人工智能研究正在许多医学领域开展，并在促进实践效果、个性化患者管理和提高研究能力方面显示出巨大前景。机器学习（ML）是人工智能的一种形式，它使用计算算法通过经验进行学习和改进。ML 的两种主要形式是监督式和无监督式。在监督式机器学习中，算法会获得标记数据，这些数据可用于预测新患者的疾病结果。无监督式机器学习用于在无需训练的情况下识别模式；算法通过搜索共同特征来学习数据的固有结构 (2)。机器学习 (ML) 算法在执行任务时会随着时间的推移而改进，但它们仍然需要一些人工输入来提高其性能。深度学习 (DL) 是机器学习的一个子领域，指的是具有人工神经网络结构的模型，模仿人类大脑的神经连接 (3)。神经网络是深度学习算法的支柱。
人工智能与机器学习：骨科医生入门
选择 [1]、现有证据和外科医生的经验可指导与患者的决策讨论。手术和康复的预后可称为“失败率”，这也是基于对现有文献的理解和外科医生的临床经验。由于临床决策并不总是线性的，而且常常受到文献中尚未明确证实的因素的影响，因此这种格式塔被称为“医学的艺术”。机器学习和人工智能可以帮助临床医生掌握这门“医学艺术”。自动放射学诊断、推荐合适的治疗方法以及预测治疗后的结果都属于人工智能的范围。此外，与我们自己的能力相比，人工智能在准确性方面往往表现得一样好，甚至更好 [4、6、14–16、18、20]。虽然我们的目标不是取代临床医生，但提高我们提供最佳患者护理的能力的可能性却很重要，而且这些发展应该被视为可以补充临床专业知识并帮助我们掌握信息过载的工具。
人工智能和机器学习：骨科外科医生的简介
选项[1]，可用的证据和外科医生经验可以指导与患者的决策讨论。手术和康复的预后都可以引用为“失败率”，这也是基于对外科医生现有文献和临床经验的理解。这款格式塔（Gestalt）被创造为“医学艺术”，因为临床决策并不总是线性的，并且经常受到文献尚未明确表现出来的因素的影响。机器学习和AI可以帮助临床医生使用这种“医学艺术”。自动化放射学诊断，进行适当的治疗方法以及治疗后的预测结果均在AI的范围内。此外，与我们自身的能力相比，AI通常可以在准确性方面表现得同样好[4、6、14-16、18、20]。虽然目标不取代临床，但提高我们提供最佳患者护理能力的可能性代表了重要的护理，这些发展应被视为工具，可以将其视为可以补充临床专业知识并帮助我们掌握信息溢出的工具。
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澳大利亚骨科协会教授，亚太骨科协会教授，英国骨科协会教授伊斯梅尔·哈迪索布罗托·迪洛洛（Ismail Hadisoebroto dilogo Orthopaedic Association Dr Khalid David Mohammed, New Zealand or Bancha Bancha Chernchujit, The Royal College of Orthopaedic Surgeons of Thailand Professor Keerati Chareancholvanich, the royal college of Orthopaedic Surgeons of Thailand Dr Chong Ken Wai, Singapore Orthopaedic Association Dr Justinian Aquilino IV Cyril Pimentel, Philippine骨科协会，澳大利亚骨科协会教授，亚太骨科协会教授，英国骨科协会教授伊斯梅尔·哈迪索布罗托·迪洛洛（Ismail Hadisoebroto dilogo Orthopaedic Association Dr Khalid David Mohammed, New Zealand or Bancha Bancha Chernchujit, The Royal College of Orthopaedic Surgeons of Thailand Professor Keerati Chareancholvanich, the royal college of Orthopaedic Surgeons of Thailand Dr Chong Ken Wai, Singapore Orthopaedic Association Dr Justinian Aquilino IV Cyril Pimentel, Philippine骨科协会，
美国国家橄榄球联盟 (NFL) 过去 10 个赛季的骨科和脑部损伤：数量以及对缺席比赛时间的影响
► ► NFL 赛季存在很大的受伤风险（2018 年因受伤而损失的球员比赛周数占球员比赛周数的 5.7%）。过去十年来，球员安全并未得到改善。► ► 应确定骨科损伤的风险因素，必须使用现有的现代技术来测量和测试比赛中的冲击力，并制定和测试风险管理策略和临床方法，以降低受伤风险，特别是严重受伤的风险。► ► 因脑震荡而导致的脑震荡或缺席时间并没有减少。医务人员、NFL 和球队官员可以联合制定预防措施，以诊断比赛中多次亚脑震荡撞击导致的认知变化，并规划适当的球员管理，例如如果发现风险较大，则让受影响但尚未出现临床脑震荡的球员预防性休息。