Interpretation and Use of Applied/Operational Machine Learning and Artificial Intelligence in Surgery

人工智能 步伐 医学 机器人学 自动汇总 口译(哲学) 机器学习 数据科学 计算机科学 机器人 大地测量学 程序设计语言 地理
作者
Molly Douglas,Rachel Callcut,Leo Anthony Celi,Nirav Merchant
出处
期刊:Surgical Clinics of North America [Elsevier]
卷期号:103 (2): 317-333 被引量:9
标识
DOI:10.1016/j.suc.2022.11.004
摘要

Applications for artificial intelligence (AI) and machine learning in surgery include image interpretation, data summarization, automated narrative construction, trajectory and risk prediction, and operative navigation and robotics. The pace of development has been exponential, and some AI applications are working well. However, demonstrations of clinical utility, validity, and equity have lagged algorithm development and limited widespread adoption of AI into clinical practice. Outdated computing infrastructure and regulatory challenges which promote data silos are key barriers. Multidisciplinary teams will be needed to address these challenges and to build AI systems that are relevant, equitable, and dynamic.

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