Page 19 - 鼻整形技术研究

第一章 整形外科发展

问题列表，或将其作为查询大量文本数据的工具，提升医学科研效率。机器人技术包
括了机器人的设计、制造及应用过程中的各项关键技术，不仅涉及高级的硬件系统，
也涵盖复杂的软件控制系统。在医学领域，机器人因其精确度和稳定性的优势，被广
泛地应用于手术操作中。业界学者将手术机器人的自主化水平类比自动驾驶技术进行

分级，从 0 级的无自主化到 5 级的完全自主化。目前广泛应用的达芬奇手术机器人尚
处于 0 级，MAKO 机器人实现了 1 级，提供基本的交互式协助。由于第 4 级高自主
化以及第 5 级完全自主化的机器人排除了人类输入，在目前的法律及伦理框架中并不
可取，当前手术机器人的研究主要聚焦于第 2 级部分自主化和第 3 级有条件的自主化。

（三）人工智能的分支学科
1. 机器学习
机器学习（ML）是人工智能的一个重要分支，也是当代人工智能的核心。它是
一系列可以通过自动检测大量数据中特征和规律的模型和方法。从定义上来说，机器

学习是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析和算法复杂度理论等多门学科的交
叉学科研究；从用途上来说，机器学习能通过计算机和算法快速直接地从数据中学习
并发现“模式和洞察”的特点，从而方便我们高效地从海量数据中获取信息。将机器
学习从学习方法这个角度来分类的话，可以将其划分为两种类型，分别是监督学习和

无监督学习。前者输入和输出结果之间的关系是从已有的数据集得来的，然后根据这
种已知关系训练得到一个最优模型。在监督学习中极为热门的研究领域：面部识别，
其实是机器学习的又一分支，这一技术已经初显其在提高患者在整形手术后术后满意
度的潜力。在无监督学习中，需要用某种算法去训练无标签的训练集从而能让我们找

到这组数据的潜在结构。
在医疗保健行业领域中，已经迅速采用这些新兴技术来诊治患者。例如，为进行
快速并准确的临床诊断而创建的机器学习模型，它们在识别诊断急性脑缺血、恶性皮
肤病变和肺癌分型方面可达到临床专家的水平。在外科领域，该技术在预测创伤性脑

损伤、椎间盘突出和胶质瘤切除等手术的术后成功率和并发症率方面具有独特的潜力。
而在整形外科中，机器学习的应用包括使用人工神经网络模型的模式识别能力
来帮助整形外科医生对患者的手术做出术前和术后决策的预测模型。早在 2000 年，
Yeong 等人就开发出通过便携式反射分光光度计所获得的数据来判断烧伤患者烧伤创

面的深度并进一步预测创面的愈合时间的训练模型，其准确率可达到 86%。人工神经
网络（ANN）能够鉴别一个烧伤创面能否在 14 天内痊愈，其准确率可达到 95% 之高。
类似的应用程序还有通过使用手机所拍摄的皮瓣照片，并进一步分析患者术后皮瓣皮
肤颜色的不同来评估术后游离皮瓣存活率。展现了机器学习在显微外科手术中的潜在

用途。

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