关于人工智能在整形外科的应用分析

关于人工智能在整形外科的应用分析
摘要：人工智能技术在临床医学领域内的广泛应用，能够快速提升医疗诊断
和治疗的准确性和操作质量，还能够为患者提供更加精准的医学检验结果。

人工
智能技术和设备能够辅助整形外科医生完成多项诊疗操作，并在符合基本伦理规
则的基础之上，完成后续治疗操作。

本文将主要分析和探究人工智能在整形外科
研究领域内存在的问题以及应用要点。

关键词：人工智能；整形外科；应用
引言
在人工智能技术领域内，图像识别技术和深度学习算法的广泛应用，能够为
临床医学的研究进展提供创新思路，还能够构建更加智能化的临床诊疗场景。

整
形外科的诊断和治疗过程也需要充分结合人工智能检测设备得出的分析结果，将
其与患者实际情况进行精准对应，及时排除多项病理因素，实现更加全面的整形
外科治疗模式。

1人工智能在整形外科研究存在的问题
1.1伦理问题
人工智能技术在临床医学应用过程中也会产生一些伦理问题，主要集中在医
学诊断的主体是否是人类，也会产生一些相关联的法律责任问题，在医学领域内
并没有明确的法律法规作为事实依据[1]。

此外，在整形外科中应用人工智能技术，也会对人类的审美水平造成影响，从而引导人类社会朝向畸形化的审美观方向发展。

伦理问题是严重限制AI医学诊疗技术可持续发展的主要原因，也会直接限
制和约束医患之间的沟通效率。

并且有些患者为维护整形效果，会对AI技术的
应用形式产生质疑，从而对整形外科医生的专业能力造成深远的影响[2]。

此类伦
理问题，是很多国家对AI临床诊疗技术应用的认知理解层次不足所导致的，还
会影响AI整形医疗技术的创新研发进程。

与传统的医学诊疗技术有所不同的是，
人工智能设备能够提供更加高精准度的操作效果，但是仍然需要在人类医生的指引之下完成各项手术操作内容。

1.2数据采集问题
在整形外科应用人工智能技术的过程中，数据采集问题也是非常显著的，还会严重影响AI算法和操作设备的整体协作能力[3]。

很多城市的整形外科AI算法数据标准并不统一，病患的基础信息资料存储形式也存在非常显著的差异，从而影响到AI算法的训练效果。

在采集整形外科数据信息的过程中，需要将图像视频等多种非结构化数据信息进行分类整合，并输入到AI算法中进行自动识别，才能够逐步提升不同类型疾病的综合诊疗质量。

但是很多城市的医院基础设施建设能力仍然不足，整形外科的AI设备应用体系也并不完善，很多病患的基础数据资料信息存在较多缺失和不正确等问题，从而影响到底层数据信息的采集质量和效率，还会影响到AI算法的训练学习准确率[4]。

数据采集问题也与AI技术的伦理问题有关，相关数据标准的制定过程也非常漫长，并且很多病患会认为个人数据信息很容易被泄露。

1.3平台共享问题
在研发AI产品的过程中，平台共享问题也相对比较突出，还可能会影响到临床医疗手段实施过程是否足够精确。

在建设整形外科AI管理平台的过程中，需要将硬件设施和算法软件等技术因素进行有机整合，才能够实现更加顺畅的信息交互模式。

由于人工智能技术的开源平台数量较多，但是专注于研发整形外科医疗产品的项目相对比较少，也会逐渐凸显出平台共享效率较低等问题，从而对AI算法系统的底层数据信息采集过程造成深远的影响[5]。

平台共享问题也是当前整形外科AI数据资源利用过程中普遍存在的问题之一，可用的图像数据信息类型较少，数据共享模式存在断层，还会产生信息孤岛等问题，严重影响到整形外科医生获取足够量的AI诊断数据信息。

平台共享问题也是严重困扰人工智能技术产品研发的主要因素之一。

2人工智能在整形外科的应用路径
2.1整形外科诊断
AI人工智能技术能够实现皮肤肿瘤诊断、容貌诊断、颅面畸形诊断等相关整形外科诊疗技术应用场景之中，并能够提升面部识别算法的准确率。

AI算法能够结合多维度影像学标注以及诊断设备，利用深度学习算法进行三维数据建模，实现更加精准的整形外科诊断操作效果。

在应用人工智能技术的过程中，能够及时配备脸部数据信息采集设施，并充分运用大数据技术强化算法的训练效果。

在面部和颅骨整形外科诊断过程中，很多患者更加关注鼻部和外廓线两个主要整形手术操作方向，还能够充分运用AI三维数据模型构建更加精细化的整形操作模拟效果。

在整形外科诊断中应用多项人工智能技术，还能够降低后续手术风险，并对图像识别和分类分析结果进行多次校验，确认患者面部是否存在较多缺陷和不足，并结合患者自身的审美定位，提升患者的视觉体验。

2.2整形外科治疗
在整形外科的治疗阶段，人工智能技术还能够深层次监测和分析患者的术前术中以及术后情况，并将相关数据信息进行分类整合，辅助医生完成病例分析等医疗操作过程。

在整形外科治疗过程中，微型机器人或者图像视频采集设备能够通过图像识别算法，进一步判断该患者是否存在与当前治疗手段相关联的病史或者影响因子，为医生提供更加真实可靠的病患信息。

尤其在识别皮下血管以及骨缝结构的过程中，微型机器人能够通过可视化分析平台，及时回传病患的真皮层信息，并将面部和头骨结构之间存在的异常问题进行总结与分析，为医生提供更加精确的整形外科治疗数据信息。

在完成整形外科手术之后，医生还可以充分利用AI机器人或者面部识别算法，将病患的面部结构恢复情况进行准确分析，并及时预测病患的真实恢复时间和相关养护保养措施。

人工智能技术在整形外科治疗阶段的广泛应用，还能够及时筛选出最佳的治疗方案，并辅助医生和患者双方进行后续跟踪管理。

2.3搭建标准数据平台
通过搭建标准化的数据平台，能够对整形外科行业领域内的人工智能技术产品研发提供可靠的数据支撑，还能够分类整合多项数据资料，为相关医学研究工作者提供第一手资料。

但是在搭建标准化数据平台的过程中，需要及时配备更加安全的数据接口，并对数据采集过程进行全面跟踪，才能够保障数据标准的编码
质量。

在搭建标准数据平台的过程中，需要根据AI技术的实际应用场景，将整
形外科的病患病例信息进行全面训练，并对文字图像视频以及其他类型的临床影
像学资料形式进行统一管理。

但是搭建标准数据平台，还需要充分考虑整形外科
对人工智能技术应用的实际需求，才能够将大数据中心的数据交换共享模式进行
延伸和拓展，为后续临床医学领域的科学研究工作奠定良好的数据基础。

通过搭
建标准数据平台的形式，将医学科研项目与人工智能技术相互融合，系统化管理
与整形外科诊疗工作相关的底层数据信息。

2.4合理构建计算模型
通过合理构建计算模型的形式，能够将整形外科的相关医疗技术和医学影像
技术相互融合，在人工智能设备和软件算法中进行应用，构建与实际业务流程相
匹配的计算模型。

AI算法对输入数据流的标准度要求较高，也需要及时构建更加
完整的数据信息特征标签库，才能够将终端信息进行及时处理和分析。

因此需要
及时构建合理的计算模型，才能够对人工智能技术产品和服务模式进行快速更新。

在构建计算模型的过程中，也能够将临床医学的相关理论技术与人工智能算法相
互融合，及时研究和规划设计多项具有靶向性作用的整形外科疾病诊疗服务模式。

通过合理构建计算模型的形式，还能够实现更加快速精确的定量评价功能，并充
分利用多种深度学习算法原理，完成多项面部疾病信息的快速诊断和处置操作。

结语
人工智能技术和设备能够辅助整形外科医生完成多项诊疗操作，并在符合基
本伦理规则的基础之上，完成后续治疗操作。

整形外科的诊断和治疗过程也需要
充分结合人工智能检测设备得出的分析结果，将其与患者实际情况进行精准对应，及时排除多项病理因素，实现更加全面的整形外科治疗模式。

通过合理构建计算
模型的形式，能够将整形外科的相关医疗技术和医学影像技术相互融合，在人工
智能设备和软件算法中进行应用，构建与实际业务流程相匹配的计算模型。

参考文献：
[1]李潼,殷悦,马乔新,严小芹,徐雅雯,樊星.整合思维在整形外科临床教学
中的应用探讨[J].中国美容医学,2020,29（12）:163-165.
[2]岳强,马小睦,许莹,刘俊香.人工智能在整形外科的应用及伦理思考[J].中国医学伦理学,2020,33（07）:857-862.
[3]齐向东,祁佐良.数字医学技术在整形外科中的应用[J].中华整形外科杂志,2018,34（06）:407-412.。