هوش مصنوعی در مهندسی پزشکی و تاثیر آن بر ساختار مراقبت های بهداشتی و متریالی

حقیقی اهمیت بیومواد در نقش اساسی آنها در کاربردهای پزشکی مانند مهندسی،بافت، تحویل دارو، دستگاه های قابل کاشت و فانتوم های رادیولوژیکی نهفته است، که تعامل آنها با سیستم های بیولوژیکی بسیار مهم است. در سال های اخیر پیشرفت ها در یادگیری عمیق (DL)، هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML)، یادگیری نظارت شده (SL)، یادگیری بدون نظارت (UL) و یادگیری تقویتی (RL) به طور قابل توجهی زمینه زیست مواد را متحول کرده است. این فناوری ها امکانات جدیدی را برای طراحی، بهینه سازی و مدل سازی پیش بینی مواد زیستی ارائه کرده اند. این بررسی کاربردهای DL و AI را در توسعه مواد زیستی بررسی می کند و بر نقش آنها در بهینه سازی خواص مواد، پیشبرد فرآیندهای طراحی نوآورانه و پیش بینی دقیق رفتارهای مواد تاکید می کند. ما ادغام DL را در افزایش عملکرد و ویژگی های عملکردی بیومواد بررسی می کنیم، روش های مبتنی بر هوش مصنوعی را برای ایجاد بیومواد جدید بررسی می کنیم و قابلیت های ML را در پیش بینی پاسخ های زیست مواد به محرک های محیطی مختلف ارزیابی می کنیم. هدف ما تشریح نقش محوری AI، DL و ML در علم بیومواد و پتانسیل آنها برای هدایت نوآوری و توسعه بیومواد برتر است. پیشنهاد می شود که تحقیقات آینده باید کمک های این فناوری ها را در علم بیومواد عمیق تر کند و حوزه های کاربردی جدید را کشف کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری ماشینی ، یادگیری عمیق ، بیومواد ، مهندسی بافت ، بهینه سازی مواد