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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。
人工智能在牙科和颌面放射学中的应用
从 Netflix 上的电影推荐到手机上的自动更正功能，人工智能在我们日常生活中的应用越来越普遍。医学和牙科领域可以应用人工智能来跟上技术进步并利用它们来提高实践效率。虽然人工智能尚未得到广泛应用，但在牙科和颌面外科领域与牙科射线照片结合使用时具有巨大潜力。射线照片可以作为机器学习算法的数据集，并使人工智能技术能够执行诊断疾病和治疗计划等任务。正在牙科研究中研究的人工智能技术的用途包括牙科图表、诊断龋齿、囊肿和肿瘤以及正颌和正畸病例的治疗计划。
Fallot三曲目中的畸形颅面特征
四部曲识别为一种氰基先天性心脏病是一种威胁生命的先天性心脏异常，与四种异常相关：肺部狭窄，一种介入的缺陷，一种介入的缺陷，介绍性主动脉和右室肥大。先天性心脏病的全球总患病率约为8/1,000例。1印度出生的先天性心脏病（CHD）的儿童每年超过200,000。2法洛的四部曲在儿童中被评为第五大常见的氰化心脏病。TOF的患病率为3.4/10,000个活产。3法洛特四曲学的病因是多因素的。在大多数情况下，确切的病因仍然晦涩难懂。然而，相关的一些最常见原因是未经治疗的母体糖尿病，视黄酮酸的母体摄入，苯基酮尿和染色体异常（Trisomies 18，21，13，微片染色体22）。4
用于管理上颌面筋膜空间感染
妊娠糖尿病（GDM）是怀孕期间常见的代谢并发症之一，与母亲及其后代的不良怀孕结局的风险增加有关。1-4，它被定义为怀孕期间发作或首次识别的任何程度的葡萄糖不耐症。在第二个孕期可能开始注意到症状时，它更常见于第2和第3个妊娠中期。症状包括视力模糊，疲劳，定期感染尿路，阴道和皮肤；渴求，食欲和排尿；恶心和呕吐；和体重减轻。胰岛素是一种血糖调节激素，妊娠糖尿病会在胰腺产生足够的胰岛素或无法有效地使用人体时会产生胰岛素时发生。5
口腔和颌面外科的新边界-AI
AI在OMF中呈现了变革性的力量，提供了改进诊断，个性化治疗和潜在革新手术技术的潜力。但是，涉及道德考虑，数据隐私问题以及确保透明度对于成功的AI集成至关重要。通过承认既有收益和挑战，我们可以利用AI的力量来优化患者护理，并将OMF领域推向精确和效率的新时代。
概念注意脱神面碳定价
与挪威的协议。该协议激励了森林保护，在2009年至2015年之间，圭亚那赚取了超过2亿美元。在2022年，圭亚那宣布一项协议，将U元的7.5亿$ REDD+积分出售给Hess Corporation。最近，圭亚那通过提供有史以来有史以来有史以来有史以来有资格在Corsia的第1阶段使用的学分来创造了历史。此外，2030年的低碳开发战略表明该国计划通过其森林资产获利。该战略的主要目标之一是利用生态系统服务的价值，包括进一步将该国的森林气候服务在国际碳市场中，尤其是与《巴黎协定》第6条一致的森林气候服务。因此，将立森林的碳价值定价是圭亚那的优先事项。
木材饰面抑制剂的单宁染色器
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基于石墨烯的可调节非局部跨面
捕获和处理通过空间分辨的电磁信息基于生物学研究，医学诊断，机器视觉和遥感等领域的重要应用。使用长波红外光谱仪在可见波长处获得更容易获得的数据以外的洞察力非常有吸引力[1]。例如，在红外波长处进行空间解决数据，例如用于植物组织歧视和生物分子检测[2]，癌细胞研究[3]，机器视觉应用，包括自动驾驶汽车的实时数据处理[4]以及热卫星成像[5]。今天，这些应用程序中的大多数都依赖于使用常规光电探测器以强度的形式捕获空间信息，并随后应用数字处理。在大多数情况下，这些计算可以通过现代算法有效地执行，但生成大量高分辨率数据的应用可以将当前的电子系统推向其极限，并使用大量的时间和能量[6]。