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牙科中的人工智能及其未来
技术每天都在发展，人工智能的最新趋势使牙科手术耗时更少、创伤更小。随着它们的应用，决策过程变得更加容易和快捷。患者更舒适，牙医对他们的工作更有信心。技术进入医学科学，使医生和患者都对所接受的治疗感到舒适和自信。机器学习的使用使决策过程变得更容易，因为它将人类智能注入机器中，这些机器被编程为像人类一样思考并模仿他们的行为。人工智能已被证明是牙科领域的一大福音。未来基于人工智能的综合护理系统有望提供高质量的患者护理，并帮助研究人员更多地了解和治疗疾病。尽管人们对人工智能存在误解和某些限制，但由于其在提供精确度方面的优势，它仍将继续蓬勃发展。
皮肤科中的人工智能
皮肤镜图像用于黑色素瘤手术切除。Int J Comput Assist Radiol Surg 2017;12:1021-30。2. Esteva A、Kuprel B、Novoa RA、Ko J、Swetter SM、Blau HM 等。使用深度神经网络对皮肤癌进行皮肤科医生级别分类。Nature 2017;542:115-8。3. Tan E、Lin F、Sheck L、Salmon P、Ng S。一种实用的决策树模型，用于预测眼周基底细胞癌切除后重建手术的复杂性。J Eur Acad Dermatol Venereol 2017;31:717-23。4. Chichi N、Takwoingi Y、Dinnes J、Matin RN、Bassett O、Moreau JF 等。智能手机应用程序用于对皮肤病变疑似黑色素瘤的成年人进行分类。Cochrane Database Syst Rev 2018;12:CDO13192。5. Hekler A、Utikal JS、Enk AH、Berking C、Klode J、Schadendorf D 等人。使用深度神经网络对组织病理学黑色素瘤图像进行病理学家级别分类。Eur J Cancer 2019；115:79-83。6. Mukherjee R、Manohar DD、Das DK、Achar A、Mitra A、Chakraborty C。用于可重复慢性伤口评估的自动组织分类框架。Biomed Res Int 2014；2014:851582。 7. Emam SD、Du AX、Surmanowicz P、Thomsen SF、Greiner R、Gniadecki R。使用机器学习预测生物制剂对银屑病患者的长期疗效。Br J Dermatol 2020；182：1305-7。8. de Guzman LC、Maglaque RP、Torres VM、Zapido SP、Cordel MO。用于湿疹皮肤病变检测的多模型、多级人工神经网络的设计和评估。在：2015 年第三届人工智能、建模和仿真国际会议 (AIMS)，马来西亚哥打京那巴鲁；2015 年。第 42-7 页。可从以下网址获取：https://www.ieeexplore.ieee.org/document/7604549。[最后访问时间为 2019 年 12 月 18 日]。 9. Han SS, Park GH, Lim W, Kim MS, Na JI, Park I, 等. 深度神经网络在甲癣诊断中表现出与皮肤科医生相当甚至更好的表现：通过基于区域的卷积深度神经网络自动构建甲癣数据集。PLoS One 2018；13：e0191493。10. Zang Q, Paris M, Lehman DM, Bell S, Kleinststreuer N,
引用本文：Shah M, Naik N, Somani BK, Hameed BMZ。泌尿外科中的人工智能（AI）——当前应用和未来方向：一项 iTRUE 研究。Turk J Urol 2020；46（增刊 1）：S27-S39。
结果：本文回顾了 47 篇报道泌尿系统癌症中人工智能的特征和应用的文章。在所有良性病例中，人工智能都用于预测手术结果。在泌尿系统结石中，它用于预测结石成分，而在小儿泌尿科和 BPH 中，它用于预测病情的严重程度。在恶性病例中，它根据基因组和生物标志物研究用于预测治疗反应、生存、预后和复发。这些结果在统计上也优于常规方法。放射组学在肾肿块分类和核分级、膀胱癌膀胱镜诊断、预测格里森评分以及前列腺癌计算机辅助诊断的磁共振成像中的应用是人工智能的少数应用，这些应用已得到广泛研究。
人工智能驱动的有效镜片位置预测提高了现有镜片公式的准确性 Tingyang Li，BS 1；Joshua D. Stein，MD，MS 2,3,4； Nambi Nallasamy，医学博士 1,2 1 密歇根大学计算医学和生物信息学系 2 密歇根大学凯洛格眼科中心眼科和视觉科学系 3 密歇根大学眼科政策与创新中心，密歇根州安娜堡 4 密歇根大学公共卫生学院卫生管理与政策系，密歇根州安娜堡 通讯作者：Nambi Nallasamy，医学博士 密歇根大学凯洛格眼科中心 1000 Wall St Ann Arbor, MI 48105 电话：(734) 763-5506 传真：(734) 936-2340 字数：2589
摘要 目的：评估结合机器学习 (ML) 方法准确预测术后前房深度 (ACD) 是否能提高现有人工晶状体 (IOL) 计算公式的屈光预测性能。方法：密歇根大学凯洛格眼科中心收集了 4806 名白内障患者的数据集，并将其分为训练集（80% 的患者，5761 只眼睛）和测试集（20% 的患者，961 只眼睛）。使用先前开发的基于 ML 的方法根据术前生物测量预测术后 ACD。使用回归模型将这种基于 ML 的术后 ACD 集成到新的有效晶状体位置 (ELP) 预测中，以重新调整四个现有公式（Haigis、Hoffer Q、Holladay 和 SRK/T）中的每一个的 ML 输出。使用测试数据集比较了具有 ML 修改的 ELP 的公式的性能。通过屈光预测中的平均绝对误差 (MAE) 来衡量性能。结果：当用原始 ELP 和 ML 预测的 ELP 的线性组合替换 ELP 时，测试集中的 MAE ± SD（以屈光度为单位）为：Haigis 为 0.356 ± 0.329，Hoffer Q 为 0.352 ± 0.319，Holladay 为 0.371 ± 0.336，SRK/T 为 0.361 ± 0.331，明显低于原始公式的 MAE ± 0.328：Haigis 为 0.408 ± 0.337，Holladay 为 0.384 ± 0.341，SRK/T 为 0.394 ± 0.351。结论：使用更准确的预测术后 ACD 可显著提高现有四种 IOL 度数公式的预测准确性。
眼科中的羊膜移植
目的：本文的目的是在眼科环境中对不同临床应用进行简洁的文献综述，从常用应用到较少主流方法。希望这本综述使读者能够更好地了解羊膜的生物学特性，以及可以使用AMT的指示和场景，同时从文献中提供了相关的证据，这可能是您感兴趣的。我们还提供了保存羊膜和应用方法的方法的更新。方法：文献搜索。使用搜索词“羊膜移植”，“羊膜和角膜”，“羊膜和眼科”，“羊膜和眼表面”以及“羊膜表面”以及“羊膜和眼睛”进行了PubMed搜索。使用PubMed数据库对文献进行了完整审查，直到01/05/20。使用的文章用英语编写，所有文章均已完整访问。审查文章和原始文章都用于此评论。考虑了与眼科有关的所有完整出版物。关键字：羊膜，羊膜移植，羊膜膜移植，羊膜膜
儿科中心，PC 疫苗接种时间表 新生儿乙肝（如果医院没有接种） 1 个月乙肝（针对出生后
疫苗关键词： Pentacel：白喉、破伤风、百日咳、脊髓灰质炎、乙型流感嗜血杆菌 PCV 12：肺炎球菌结合疫苗 Rotateq：轮状病毒性胃肠炎 MMR：麻疹、腮腺炎、风疹 VZV：水痘 Proquad：麻疹、腮腺炎、风疹、水痘 Quadracel：白喉、破伤风、百日咳、脊髓灰质炎 TDaP：破伤风、白喉、百日咳 Menactra：脑膜炎球菌多糖（菌株 A、C、Y 和 W-135） Bexsero：脑膜炎球菌 B 组 Gardasil 9：人乳头瘤病毒（菌株 6、11、16、18、31、33、45、52 和 58）
眼科中的人工智能和深度学习
基于深度学习（DL）的摘要人工智能（AI）近年来引起了全球的巨大兴趣。dl在图像识别，语音识别和自然语言处理中已被广泛采用，但才开始对医疗保健产生影响。在眼科中，DL已应用于眼底照片，光学相干断层扫描和视野，在检测糖尿病性视网膜病变和早产性视网膜病时，达到了稳健的分类性能，青光眼样椎间盘，黄斑湿度和与年龄相关的念珠菌变性。dl可以与远程医疗一起使用，作为筛查，诊断和监测初级保健和社区环境中患者的主要眼科疾病的可能解决方案。尽管如此，在眼科中使用DL的DL也存在潜在的挑战，包括临床和技术挑战，算法结果的解释性，医疗问题以及医生以及患者对AI“ BlackBox”算法的接受。dl可能会彻底改变未来的眼科。本综述提供了针对眼科应用程序所描述的最新DL系统，临床部署的潜在挑战和前进的路径。
氧化锆在牙科中的应用
辅助制造 (CAM) 系统，高强度氧化锆框架可用于制造全覆盖和部分覆盖牙冠、固定局部义齿、贴面、桩和/或核、初级双冠、种植体基台和种植体。实验室和临床研究的数据表明其性能和生存率令人鼓舞。然而，临床数据被认为不足，已发现的过早并发症应指导未来的研究。此外，不同的氧化锆基牙科辅助组件（即切割钻和手术钻、冠外附件和正畸托槽）在技术上也是可行的。本综述旨在介绍和讨论氧化锆的制造方法及其在牙科中成功临床应用的潜力。（Eur J Esthet Dent 2009；4:348–380。）