口腔种植决策的"类脑智能化"

摘要：

现阶段的种植手术机器人已基本实现"手术操作智能",然而,机器人种植决策的"类脑智能"仍处于理论及探索阶段.临床种植方案制定取决于种植时机、种植区域、骨量条件、种植术式、患者全身因素等,其制定过程需要评估相应临床决策指标及执行不同临床路径.本文回顾了人脑的认知行为及信息处理机制,在临床循证医学的思想及大数据、深度学习的潜力启发下,结合临床决策指标及临床路径可定量或定性分析的数据特点,提出了基于决策指标智能化预测及临床路径智能化执行的种植手术机器人种植决策类脑智能化可行方案,即"挖掘决策指标,厘清临床路径——构建决策指标大数据库——深度学习智能预测决策指标——临床路径智能执行——种植决策类脑智能化";并结合本团队前期研究成果,以即刻种植时机决策为例,述评其类脑智能化过程,为后续种植决策全面"类脑智能化"研究提供范本.未来,挖掘并评价更多临床决策因素,并不断总结完善种植临床路径,同时采取最佳的智能化方式实现循证指标及路径的智能化预测,最终实现种植临床诊疗过程智能化,将是口腔临床医师们需要思考及努力的方向之一.

关键词：机器人手术、人工智能、智能化、深度学习、大数据、认知神经科学、循证医学、口腔种植、临床路径、即刻种植

所属期刊栏目：31

分类号：R78(口腔科学)

资助基金：国家自然科学基金;中山大学高校基本科研业务费项目;广东省财政高水平医院建设专项;广州市科技计划项目

在线出版日期：2023-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：229-236