Deep Learning Applications in Surgery: Current Uses and Future Directions

医学 深度学习 人工智能 机器学习 手术计划 数据科学 外科 计算机科学
作者
Miranda X. Morris,Aashish Rajesh,Malke Asaad,Abbas M. Hassan,Rakan Saadoun,Charles E. Butler
出处
期刊:American Surgeon [SAGE]
卷期号:89 (1): 36-42 被引量:12
标识
DOI:10.1177/00031348221101490
摘要

Deep learning (DL) is a subset of machine learning that is rapidly gaining traction in surgical fields. Its tremendous capacity for powerful data-driven problem-solving has generated computational breakthroughs in many realms, with the fields of medicine and surgery becoming increasingly prominent avenues. Through its multi-layer architecture of interconnected neural networks, DL enables feature extraction and pattern recognition of highly complex and large-volume data. Across various surgical specialties, DL is being applied to optimize both preoperative planning and intraoperative performance in new and innovative ways. Surgeons are now able to integrate deep learning tools into their practice to improve patient safety and outcomes. Through this review, we explore the applications of deep learning in surgery and related subspecialties with an aim to shed light on the practical utilization of this technology in the present and near future.
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