The Ulutas Medical Journal · ISSN 2149-0430 (印刷版), 2149-388X (在线版) · https://www.ulutasmedicaljournal.com/?mno=313134
社论 · 开放获取
人工智能在神经外科的应用
标题、摘要和全文为机器翻译。 英文原文
- Department of Neurosurgery, Istanbul Health and Technology University, Istanbul, Turkey ROR
- 开放获取
- CC BY-NC 4.0
- ORCID
- 资助
- 伦理批准
- 数据可用性
摘要
在过去十年中,人工智能开始稳步改变神经外科手术. 曾经似乎是未来的工具现在有助于更准确的肿瘤诊断、自信的手术规划和实时的手术内指导。 本次审查考察了人工智能应用在神经外科的当前状况,突出了已经证明的好处,剩余的局限性,以及安全例行整合所需的步骤. 对2020年至2025年期间在主要数据库中发表的研究进行了分析。 明显的优势包括更快的图像分析,更好的结果预测,以及增强手术精度. 然而,与数据隐私、算法偏差以及许多模型的“黑箱”性质有关的挑战依然存在。 解决这些问题将决定这些技术在临床实践中的应用范围.
关键词
全文
全文为机器翻译；以英文原文为准。 英文原文
导言
人工智能系统融入神经外科护理的多个阶段,从初步诊断和外科规划到术内导航和术后监测 (1, 2). 机器学习算法迅速分析磁共振、预测并发症和提出深层损伤的最佳轨迹 (1)4. 本审查报告简要、最新地概述了人工智能在神经外科中最相关和最有信誉的应用,重点是实际的临床影响。 (3, 4)。 。 。
材料和方法
2020年1月至2025年12月期间,在PubMed、Scopus和Web of Science进行了有针对性的文献搜索。 将“机器学习”、“人工智能”、“深入学习”和“神经外科手术”等术语与具体关键词结合使用,包括“无法操作的导航”、“图像分割”、“结果预测”和“机器人协助”。 只有英文原创文章、系统评论和有外部验证或现实世界执行的案例系列才包括在内。 在历史背景需要时引用了具有里程碑意义的旧文件 (4)。 。 。
结果
在"手术前诊断与外科规划:深层学习模型"(Preactive Divisions and Survical Planning):特别是革命神经网络,现在提供快速且高度一致的脑瘤分化,直肠水肿,以及临界白物质道. 这种自动化会缩短操作前的规划时间 (1, 2)综合成像和临床数据的预测模型改进了肿瘤等级、分子亚型和术后缉获风险的估计 (5)具体的虚拟真实性模拟平台已成为复杂头骨基和雄辩区域肿瘤的常规,有助于尽量减少手术内意外 (1)。 。 。
通过显微镜或外镜将三维重建直接覆盖到外科手术领域,为扭曲或重新操作领域提供宝贵的解剖指导 (2, 6). 配备人工智能的机器人平台在深脑刺激和立体生物测试中实现亚毫米精度 (3)利用Raman光谱或荧光数据实时组织特征鉴定有助于确定剖面幅度,并已证明可增加选定病例中安全切除肿瘤的程度 (5)。 。 。
手术后护理和结果预测:分析生命征兆、颅内压力和早期成像变化的连续监测模型可以在退化前数小时检测术后出血或脑积水 (4, 7)较长期的预测算法支持个性化的康复规划和估计癫痫手术后或抑郁手术后功能恢复后的缉获复发风险 (3)。 。 。
讨论情况
人工智能实现了许多耗时任务自动化,减少了成像分析和外科规划中的观测者间可变性. 许多中心的工作效率有所提高。 (1, 2)尽管如此,大多数算法仍然在相对一致的数据集方面得到培训,使人们对不同人群的通用性以及对资源有限的设置感到关切。 (6)" 黑箱 " 问题仍然是临床医生信任的重大障碍;因此,澄清决策进程的可解释的人工智能模式至关重要。 (3, 6)还必须解决数据隐私、监管审批和明确的机构责任框架等问题。 数据科学家、神经外科医生和伦理学家之间的跨学科合作对负责任地执行至关重要 (7)。 。 。
结论
人工智能已经在神经外科诊断、规划、手术内指导和术后护理方面提供可衡量的改进 (1, 2)广泛采用需要严格的临床验证、透明度和深思熟虑的整合,以保持临床判断的核心作用。 (5)在负责任地开发和应用时,这些技术有可能加强对神经外科手术患者的安全和个性化护理 (3, 6)。 。 。
声明
- 作者贡献（CRediT）
- 所有作者对全部 14 项 CRediT 角色贡献均等（Conceptualization, Data curation, Formal analysis, Funding acquisition, Investigation, Methodology, Project administration, Resources, Software, Supervision, Validation, Visualization, Writing – original draft, Writing – review & editing）。
- 资助
-
Funding information was not reported in the published version of this article.
- 利益冲突
- A conflict of interest statement was not reported in the published version of this article.
- 伦理批准
- Ethics committee approval was not required for this article, as it is based on previously published literature and does not involve human participants, patient data or animals.
- 数据可用性
- Data sharing is not applicable to this article as no new data were created or analysed in this study.
参考文献 (7)
7 条参考文献中有 6 条已链接 DOI。
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如何引用本文
Yilmaz A. The Applications of Artificial Intelligence In Neurosurgery. Ulutas Med J. 2026;12(1):1-3. doi:10.5455/umj.20260308032014
Yilmaz, A. (2026). The Applications of Artificial Intelligence In Neurosurgery. The Ulutas Medical Journal, 12(1), 1–3. https://doi.org/10.5455/umj.20260308032014
Yilmaz, A. (2026) 'The Applications of Artificial Intelligence In Neurosurgery', The Ulutas Medical Journal, 12(1), pp. 1–3. doi: 10.5455/umj.20260308032014.