مروری کلی بر کاربرد های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در جراحی ارتوپدی (چالش ها، تکنیک ها)

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بخشی از علوم رایانه هستند که با یکدیگر ارتباط دارند. این دوفناوری پیشرفته ترین فناوری هایی هستند که برای ایجاد سیستم های هوشمند مورد استفاده قرار میگیرند و به شدت در برخی زمینه های مهم در پزشکی از جمله کاردیولوژی و رادیولوژی رشد کرده اند. درحالی که این تخصص ها به سرعت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را پذیرفته اند، جراحی ارتوپدی برایانجام این کار کندتر بوده است. خوشبختانه، موج جدیدی در تحقیقات جدید با تاکید بر نیاز به یکبررسی سیستماتیک وجود داشته است. هدف اصلی این بررسی سیستماتیک ارائه یک به روز رسانی درمورد پیشرفت های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در زمینه جراحی ارتوپدی خواهد بود. اهداف ثانویهارزیابی کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در ارائه تشخیص بالینی و پیش بینی نتایج و عوارضبعد از عمل در جراحی ارتوپدی است. در این مقاله یک جستجوی سیستماتیک در پایگاه های داده معتبربرای مقالات نوشته شده انجام خواهد شد. مطالعات باید برای مداخلات ارتوپدی و آسیب های اسکلتیعضلانی حاد و مزمن ارتوپدی اعمال شوند تا واجد شرایط در نظر گرفته شوند فرآیندها و شیوه هایاستاندارد طلایی برای به دست آوردن تشخیص بالینی و پیش بینی نتایج پس از عمل باید با و بدوناستفاده از الگوریتم یادگیری ماشین مقایسه شود. هر گزارش موردی و دیگر مطالعات اولیه که میزانپیش بینی نتایج بعد از عمل یا توانایی شناسایی یک تشخیص در جراحی ارتوپدی را ارزیابی می کنند، درنظر گرفته خواهند شد. ما در این مقاله پیشرفت های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در زمینه جراحیارتوپدی را ارزیابی و مرور خواهیم کرد. سپس بعد از بررسی روش پیشنهادی نتایج حاصل را بیانخواهیم کرد که امید است این مقاله بصورت مطلوبی باعث بهبودی و رشد در این راستا شود.

کلیدواژه ها:

یادگیری ماشین ، هوش مصنوعی ، جراحی ارتوپدی ، PRISMA ، سلامت و درمان