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外科医生和副外科医生名单
• 卫生局局长：Paul K. Carlton, Jr.，中将，1999 年 11 月 - 2002 年 10 月 • 卫生局副局长：Leonard M. Randolph，少将，1999 年 11 月 - 2001 年 7 月 • 卫生局副局长：James G. Roudebush，少将，2001 年 7 月 - 2006 年 7 月 第 18 任卫生局局长
外科医生和工程师
Bijan Najafi博士，MSC，洛杉矶分校的终身手术教授，将发表主题演讲，“伪造合作伙伴关系，转型护理：数字健康革命的工程师和外科医生”。关于建立更好的手术模拟器的特别小组 - 跟进2024年会议的激动人心的讨论 - 将有外科医生教育者，学术工程师和模拟器行业代表：Dmitry Nepomnayshy，MD，MSC，FACS，FACS，FACS，FACS，FACS，FACS，Surgery of Surgery of Surgery of Surgery of Surgery of Surgery of Burlington的Umass Chan-Lahey;诺曼俄克拉荷马大学计算机科学学院副教授Doga Demirel，博士学位，硕士学位；和直观手术的高级软件工程师Tansel Halic博士。建立在去年的首届Do-youranf（DIY）模拟器/模型竞赛的成功基础上，有18位参赛者将展示他们的DIY模拟器/模型，旨在突出手术模拟社区的协作和创新精神。
面部整形外科医生的历史
约瑟夫看到了其美学改变的潜力。在1896年，他进行了第一个记录的选举隆鼻术，标志着美学隆鼻术的诞生（12,15-17）。在1916年，他被任命为新成立的面部整形手术部负责人，由普鲁士教育和文化事务部在慈善机构的耳朵，鼻子和喉咙诊所任命。约瑟夫（Joseph）发表了“ Nasenplastik und Sonstige Gesichtsplastik”，这是一项开创性的作品，详细介绍了他的技术，原理以及有关隆鼻术和其他面部手术的众多案例研究（18）。他细致的文件，对细节的关注以及对后手术后护理的重视确立了继续影响现代隆鼻术的基本原则。约瑟夫的实践不仅与外科技术有关。他非常重视审美手术的道德方面。他相信重建和审美程序的心理益处，承认对患者的自尊心和心理健康的深远影响。约瑟夫致力于改善患者的生活，主张进行彻底的咨询以了解他们的需求并确保现实的期望。除了隆鼻术之外，雅克·约瑟夫（Jacques Joseph）开发了几种创新的手术技术，尤其是在正牙手术中，其中涉及校正下颌和脸部的畸形（16）。他在这一领域的开创性工作为纠正先天性和畸形的新可能性提供了新的可能性，从而显着影响颅面手术（图4）。
通用外科医生的人工智能简介
人工智能（AI）在过去十年中迅速发展，不可避免地会纳入创伤和外科系统中。在这种情况下，外科医生通常需要使用有限或不确定的信息做出高风险，时间敏感和复杂的决定。AI具有增强创伤护理前手术，术中和术后阶段的巨大潜力。尽管AI迅速发展，但许多外科医生对AI术语，其过程以及在临床实践中的潜在应用缺乏基本的理解。这项叙述性评论旨在教育普通外科医生有关AI的基础知识，强调其在胸腔腹部创伤中的应用，并讨论将其用途纳入澳大利亚医疗保健系统的含义。这篇综述发现，对创伤护理中AI的研究主要集中在机器学习和深度学习上，该研究应用于诊断，风险预测和决策。AI的其他子字段包括自然语言处理和计算机视觉。虽然AI工具在创伤护理中具有许多潜在的应用，但当前的临床用途受到限制。在将AI纳入临床实践之前，需要未来的前瞻性，经过本地验证的研究。
人工智能可以指导外科医生的操作吗？
在医学领域，尤其是外科领域，人工智能 (AI) 融入临床实践已不再是未来的幻想，而是正在展开的现实。人工智能革命性地改变外科手术的潜力不仅在于它能够在创纪录的时间内处理来自各种来源的大量数据，还在于它能够增强人类对手术区域的感知并增强手术决策能力。“人工智能可以引导外科医生的手吗？”这个问题不仅仅是一个修辞问题，而是对外科护理未来的深刻探究。虽然几乎每一篇关注外科手术人工智能的科学论文都强调了提高手术效率、术中风险降低和导航以及重复任务自动化的承诺，但在将这一令人兴奋的新工具应用于手术室的日常生活之前，需要克服一些关键障碍 1 。这篇社论探讨了这些障碍，同时
安大略省皇家牙科医学院诉
在安大略省皇家牙科医学院和 Karen Davis 医生一案中，纪律小组根据《卫生职业程序法》第 45(3) 条下令，任何人不得公布或广播注册人的任何患者的身份，或任何可能泄露听证通知和/或本案商定的事实陈述中提及的任何患者身份的信息。
影响骨科医生临床采用的因素...
医疗设备组织始终寻求新的方法来保持同行的竞争力，并且他们经常通过推出新的创新产品来获得竞争优势[1,2]。采用这些创新产品不一定证明，因为某些因素可能会影响采用过程[3]。外科医生通常是该行业创新的目标受众，并影响了这些设备的成功，因为它们是这些技术的主要用户，并继续寻找可以改善患者临床结果的创新。产品通常是使用外科医生的输入来设计的，以帮助减轻这些设备的非顾问，因为外科医生提供的信息只有他们在这些产品中才能欣赏。由于临床结果的改善，工作时间降低，效率更高，节省了该程序的成本（不一定是技术成本），因此某些技术享有外科医生临床医生的成功收养。成功采用这些产品对于组织的持续增长是必要的，因为公司花费了大量的研究，开发和营销预算将这些产品推向市场。但是，战略和战术营销计划可能是任意的，并且在概念上存在缺陷[4]。这些销售和营销计划历史上遵循扩散模型的过程[5]，其中外科医生的目标成为“创新者”，从而影响了“多数”。这种方法并不总是转化为增加的销售量[6]。尽管这些模型描述了销售和营销计时技术，但它们并不能洞悉外科医生的决策过程[7]。因此，销售和营销技术创造了更需要定义的方法来成功针对外科医生并确定驱动其采用行为的方法。
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。
欧洲乳腺外科医生的理论和实践知识课程
a BRESO 主席、ESSO 主席、BRESO 组织 / 管理结构工作组主席、英国 b EUSOMA 候任主席、BRESO 实践技能工作组主席、西班牙 c UEMS 欧洲外科委员会乳腺外科分部主席、BRESO 检查工作组主席、希腊 d 哥德堡萨尔格伦斯卡大学医院外科教授、BRESO 组织 / 管理结构工作组成员、瑞典 e 欧洲乳腺癌联盟 Europa Donna 首席执行官、BRESO 组织 / 管理结构工作组成员、意大利 f EUBREAST 主席、德国 g 欧盟委员会乳腺癌倡议 (ECIBC) 质量保证计划开发小组主席、英国 h 中东欧乳腺癌外科联盟 (CEEBCSC) 主席、匈牙利 i ESO 代表、BRESO 实践技能工作组联合主席、瑞士 j 重建和治疗进展小组主席（G.Re.TA），意大利 k BRESO 理论知识工作组主席兼 BRESO 考试工作组联合主席，英国