人工智能在整形美容外科的应用

中华整形外科杂志2018-06-12 16:08:25

人工智能在整形美容外科的应用


林晓曦  陈彦瑀

【摘要】 

2016年起,人工智能(artificial intelligence, AI)技术逐渐进入大众视野,随着沃森系统 (Watson,International Business Machines Corp., Armonk, N.Y.)的引进,医疗从业人员也开始关注此项技术如何辅助医学的诊疗和研究工作。本文旨在对机器学习的技术背景,及其在整形美容外科领域的初步应用和潜在研究方向作一介绍。主要包含以下内容:机器学习的应用分类、机器学习的算法理论:人工学习网络与深度学习、机器学些在整形修复及美容外科的应用、机器学习的局限性。


【关键词】机器学习; 深度学习; 人工神经网络; 整形外科; 美容外科


Artificial intelligence and machine learning in plastic and aesthetic surgery

Lin Xiaoxi, Chen Yanyu.Department of Plastic and Reconstructive Surgery, Department of Laser and Aesthetic Medicine,Shanghai Ninth People's Hospital, Shanghai Jiaotong University, School of Medicine, Shanghai 200011,China

Corresponding author:Lin Xiaoxi,Email:linxiaoxi@126.com;Chen Yanyu,Email:2589554626@qq.com


【Abstract】

With the emergence of artificial intelligence and application of Watson Health (International Business Machines Corp., Armonk, N.Y.), more and more medical physicians and researchers attempt to contact with this technology. The purpose of this article is to introduce the modern plastic surgeon to machine learning, a subfield of artificial intelligence. This article provides a brief introduction to background of machine learning and current research and potential projects in the field of plastic and aesthetic surgery.


[Key words] Machine learning;  Deep learning;  Artificial neural network;  Plastic surgery;  Aesthetic surgery

DOI:10.3760/cma.j.issn.1009-4598.2018.02.000

作者单位:200011 上海交通大学医学院附属第九人民医院整复外科,激光美容科

通信作者:林晓曦,Email:linxiaoxi@126.com

共同通信作者:陈彦瑀,Email:2589554626@qq.com


人工智能的概念并非新生事物,早已万象,而此次技术浪潮的主角当属机器学习(machine Learning)。在过去的不断发展的机器学习的历程中,计算机及相关学者不断提出不同的解决方案去提升计算机的“学习”能力,但结果与期待还有差距。直到2016年3月谷歌公司研发的AlphaGo击败世界围棋冠军,才引发了人们再次关注,并成为撼动人类世界的历史事件。机器击败人类棋手并非史上第一次,与以往不同的是,这次的技术在处理“自然性质”的问题(如图像识别、语音识别、主题抽取等)上,在性能和准确度方面打破了以往技术的记录[1-2],甚至超越人类[3]。这样的技术将会影响深远,我们作为整形外科医生已经也无法不面对这个浪潮的到来,以我们日益相关的很多生物医药领域为例,比如,在基因测序的数据分析中就有若干应用[4]。这些进步使其被成功应用于许多行业中,当然包括了我们的生物医药领域[5]。

一、机器学习的应用分类

机器学习的原理从计算机科学的实现方式来说比较复杂,但在应用层面可分为监督学习(supervised learning)和非监督学习(non-supervised learning)2个系统[2,4-6]。

(一)  监督学习系统

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