人工智能及其对泌尿系统疾病和监管的影响

人工智慧 (AI) 的最新进展正因如此对卫生保健餐饮业造成了重大阻碍。在泌滴神经外科，人工智慧已被世界性上用以病人多种疟疾，无论其不堪重负以往如何，从良性增殖等疟疾到滴路上皮肺癌和肺癌等危重疟疾。在本文中所，我们力图辩论如何在泌滴神经外科各个领域配备人工智慧的应用各个领域和关键技法术来侦测、病人和少于泌滴的系统疟疾的结果。此外，我们推论了用以人工智慧比起于任何这两项有别于深入研究方法的占有优势。

关键词：泌滴科，人工智慧，机体器研修，滴失禁，大肠痛风病，生育，有性泌滴科，大肠细胞肺癌，大肠积水，反流，滴石症，泌滴神经外科，麻泌滴科，肺癌，大肠肺癌

1. Introduction

数字关键技法术、电侄心理健康纪录和计算能力的技法术革新正在医护各个领域造成大量数据集 [1]。随着数据集渠道、数目和恒星质量的扩大，精神科在开展数据集深入研究以建立联系可靠的病人、建设定制时照护和深入研究未有来会时遇到了最初失常。因此，精神科依然只能靠人工智慧 (AI) 来实现则会化时推论，以大幅提高卫生保健各个不足之处的症状病人 [2]。

在卫生保健餐饮业，人工智慧是指基于电脑体的系统和大数据集设法精神科共享卫生保健的所有应用各个领域程序中、的系统、解法和仪器。医护数据集特别用以在权衡步骤中所为精神科和症状共享建议并确切最合适的病人深入研究方法。人工智慧在这里头的依赖性是创建者深入研究劳动密集型数据集的新深入研究方法，这牵涉人工智慧学科的用以。除了共享愈来愈多的症状照护外，它还将极低高效百余人和开发设计 (RWildD)，此外还可以比有别于深入研究方法愈来愈早地突出有疟疾方式也和就其性。最近，人工智慧在针灸各个领域的企业和应用各个领域黄绿色爆炸式增长，因为有累积证词表格明它可以大幅提高卫生保健的共享。本文辩论了 AI 解法和关键技法术如何在针灸各个领域中所用以侦测、病人和少于泌滴的系统疟疾的结果，并实质性推论了用以 AI 比不上任何这两项深入研究方法的占有优势。

2。金属材料和深入研究方法

2.1.跟踪策略性和篇名选择

2020 年 10 月底用以 PubMed 和 MEDLINE 以及 Scopus 和 Google Scholar 对 2010 年至 2020 年间发表格的泌滴神经外科和人工智慧就其古书开展了非的系统性审批。跟踪策略性牵涉用以基于举例来说关键字的跟踪正则表达式，其中所最主要：泌滴科、人工智慧、机体器研修、滴失禁、大肠痛风疟疾、生育力、有性泌滴科、大肠细胞肺癌、大肠积水、滴反流、滴石症、泌滴神经外科、麻泌滴神经外科、肺癌和大肠肺癌。

纳入规格：

泌滴神经外科人工智慧就其篇名；

全文长度的原始篇名，囊括泌滴的系统疟疾的病人、病人构想和结果。

考虑规格：

摘要、评论篇名和书籍章节；

两栖动物、试验室或尸体学法术研究。

按照纳入和考虑规格的指南开展古书审批。根据所所选篇名的纳入规格，对标题和摘要开展分析，然后对全文开展筛所选和分析。此外，对所所选篇名的参考古书列表格开展了人工审批，以筛所选任何感兴趣的多余实习。经过辩论，我们的原作者给予成功解决了关于达成共识不得不资格的分歧。

2.2.什么是人工智慧？

AI 凸显用以精细的非线性数学分析各种类型的系统和简单的实现块来激活人类文明神经，从而实现须要要单独监督人类文明活动的自力电脑体。它首先四处寻找人类文明思维知觉、解读和监督认知机能的方式则。人类文明的思维具备与生俱来、创造力、语言识别系统、记忆、信号处理步骤、影像、解答以及在似乎间建立联系联系的能力。人工智慧力图激活上述技巧以监督世界性上的机能，从小型、可管理的侦查（如对象识别系统）到精细的侦查（如深入研究）。AI 策略性最主要无同性恋地从已知数据高度集中所研修，仅缺少统计资料推论，以及少于有关未有来会的有可能数据集，从而使权衡侦查更加非常智能和轻而易举 。

人工智慧的最终仅有限度是汇聚第一台须要要知觉环境并监督侦查的机体器，以仅有限度地极低给予成功概百余人。解决难题这一仅有限度的步骤格外精细，牵涉各种人工智慧侄各个领域，如机体器研修 (ML)、人工神经局域网 (ANN) 和尺度研修 (DL)、连续性语言处理步骤 (NLP)、电脑体影像、深入研究深入研究、进化时和基因序列计算、专家的系统、影像识别系统和词汇处理步骤，其中所基本上用以当今的针灸和卫生保健。因此，其中所一些无须要表述以实质性辩论人工智慧对泌滴科各个亚专业人士的神经外科阻碍。示意图 1 敬示了人工智慧 (AI)、机体器研修 (ML) 和尺度研修 (DL) 间的亲密关系。

示意图1人工智慧 (AI)、机体器研修 (ML) 和尺度研修 (DL) 间的亲密关系。

机体器研修是教电脑体在解法的设法下做准确深入研究的步骤，这些解法；也，可以从推论中所的依然科学知识中所研修，将特质算子到相应的结果数组。ML 的主要仅有限度是让电脑体须要要则会研修何时输入数据集。人工神经局域网是尺度研修的系统化，也是机体器研修的一个侄各个领域。人工神经局域网被表述为整体而言标准化时的电侄邮件处理步骤单元，连同它们的突触准确度，叫做均值，各种类型脑部和神经的系统的计算能力。神经排序在一系列层中所，在研修步骤中所随之修改均值，以在输入-可用算子中所造成小于到不会误判。具备大量层的神经局域网叫做尺度研修局域网。作为人工智慧中所最最主要的一个侄各个领域，神经局域网连续性在针灸和卫生保健中所发掘出有了有以脆弱性的应用各个领域，最主要心脏病学、肌电示意图、脑电示意图、用以症状照护的病人抑制剂深受控和失眠呼吸终止。

权衡栽是 ML 中所用以的深入研究动态深入研究方法之一，以解法深入研究方法实现，以识别系统基于不尽相异必须分立数据集集的深入研究方法。描绘出有权衡栽实习的一种简单深入研究方法是推论一个权衡节点有两个或多个不太可能的选择。随机体雨林是一种由大量权衡栽实现而成的解法，这些权衡栽作为一个整体而言直通。这些解法在卫生保健餐饮业被世界性上采行，以确切症状无庸置疑利的选择，例如远程医护服务。

另一个在卫生保健中所发挥关键依赖性的人工智慧侄各个领域是连续性语言处理步骤，它牵涉电脑体和人类文明语言间的交互。神经外科学法术研究中所的仅有下一场是处理步骤选择到数目或细节的数据集，这是先以前纪录在叙述性神经外科文档中所的数据集的结果。人工智慧在卫生保健各个领域的一些无庸置疑以脆弱性的主要用途最主要深入研究深入研究、灵巧针灸、疟疾病人显微和神经外科权衡支持。

2.3.人工智慧在泌滴神经外科的应用各个领域

泌滴神经外科是一个在针灸史上迅速扩展的各个领域，并且通过采行愈来愈最初关键技法术来解决难题愈来愈多的症状结果而不断发展[4]。泌滴科是一个主要牵涉男同性恋和女性泌滴道和男同性恋有性器官的卫生保健各个领域，如果不加以解决，这些特定各个领域的潜在疟疾和情形不太可能都会更加不堪重负

Figure 2 shows the role of artificial intelligence in urology.

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示意图2人工智慧在泌滴神经外科中所的依赖性。

人工智慧已被世界性上应用各个领域以中期病人、共享单独病人构想和神经外科专业人士各个领域。人工智慧正在发挥最主要依赖性，设法精神科为泌滴的系统疟疾症状做权衡（示意图 3）。在依然的 5 年中所，显现出有来了一些学法术研究证明泌滴科确保单独的大幅提高现实 (AR) 体验。传统泌滴科精神科正在用以具备七个民主自由度的机体械肩部远程去掉肺脏，用以具备示意图象叠加的大幅提高现实。AR 敬着更佳了电侄邮件与手法术后实习时序的整合，使神经外科精神科的泌尿系统手法术后更加不那么精细。它带给了针灸教育和神经外科介入不足之处的创意深入研究方法，单独地共享愈来愈多样化、愈来愈具互动性的体验。或多或少，还有其他关键技法术与人工智慧紧密结合，在极大以往上阻碍了该各个领域。在泌滴神经外科中所，有几个侄专业人士，其中所泌滴学、有性泌滴学、大肠超级任天堂和麻泌滴神经外科是一些并用人工智慧通过病人、病人构想和手法术后技巧分析的发展共享愈来愈多的症状照护的专业人士。一个大辩论人工智慧在这些侄各个领域的应用各个领域。

示意图 3人工智慧在泌滴的系统疟疾症状权衡中所的应用各个领域。

3. 病人

3.1.泌滴学

它是泌滴科的一个亚专业人士，与人体泌滴道和男同性恋有性器官的肺结核病的病人和病人有关。泌滴的系统肺结核病比起常见，肺癌、大肠肺癌和大肠肺癌是加拿大病人出有的 10 种最常见的肺结核病之一。

3.2.肺癌

世界性上用以开发新人工智慧解法的数据集都是症状的电侄疑为（EMR）中所分离出来的症状的神经外科神经外科数据集，因为它们具备极高的可分析性。Kim 等人并用来自 944 名北朝鲜症状的神经外科数据集深入研究器官限于型肺癌和非器官限于型肺癌。[6] 开发新了举例来说 ML 应用各个领域程序中（表格 1）。比起之下，Partin 表格在用以相异数据集集时远超了 66% 的对照组。这项学法术研究凸显，与用以规格统计资料推论比起，用以 ML 解法可以给予愈来愈多的深入研究结果。

表格格1用以人工智慧病人肺癌的学法术研究。

ROC曲面一个大积（AUC）；神经局域网（NN）；支持向量机体（SVM）；抗原蛋白质 (PSA);朴素启发式（NB）；启发式局域网（BN）；类群和重返栽（CART）；随机体雨林（RF）；二次判别深入研究（QDA）；磁共振显微（MRI）；范式重返（LR）；递归特质减轻（RFE）；苏木精和曙红 (HE)。

学法术研究部门指出有了用以人工智慧来精简时肺癌的病人和类群的深入研究方法，由于针灸显微的技法术革新和描绘出有它的证词，这不太不太可能视作不太可能。用以来自多给定 MRI（磁共振显微）的各种点状组学特质，AI 应用各个领域程序中已用以侦测肺癌 [7,8] 或少于多给定 MRI Gleason 低分（表格 1）。人工智慧比不上有别于病人规格的另一个原因是它须要要给与精细、多数组、大数据集的军事训练并从中所研修，从而随着时长的推移不断改进。当用以显微简报和数据集的系统开发新时，ML 推论敬示 MRI 中性检查和阳性症状的少于高效百余人极低 33-80%，MRI 阳性检查和中性症状的少于高效百余人极低 30-60%。布罗等人 通过观察到 ML 解法比单峰线性系统有占有优势，因为它们在识别系统疟疾和深入研究适当的 Gleason 名次不足之处表格现得愈来愈单独。

肺癌的病人依赖于神经外科学家审批古生物学学家载玻片以及用以格里头森低分对其开展分析，虽然整个步骤无须要大量时长，但根据神经外科学家的科学知识，它不太可能都会引致通过观察者实质上偏差。神经外科神经外科学中所的人工智慧来进行示意图象深入研究结合了则会化时示意图象识别系统、核对以及电子化时组织起来古生物学学家示意图象的分析，解决难题了则会化时和规格化时的神经外科病人（表格 1）。介子等人开发新了一种人工智慧应用各个领域程序中，用以在不尽相异分辨百余人的光学神经外科示意图象中所侦测疟疾。用以分立的古生物学学家示意图象，该解法须要要在相异的完全解决难题>97% 的精度。上述小组还开发新了具备上皮线粒体共通点的人工神经局域网，用以侦测肺结核病。他们在病人肺癌不足之处的 AUC（ROC 曲面一个大积）得分别为 0.97，多达了用以手工核工程关键技法术的病人深入研究方法。阮等人开发新了一种 ML 解法来对肺癌的 Gleason 低分开展类群。在区别上皮起来和糖蛋白组织起来时，线性系统在选择肺结核病和非肺结核病古生物学学家时具备不尽相异的 AUC 名次，特别是以前者为 0.97，后者为 0.87。此外，当共享五个组织起来学特质时，该解法在区别 Gleason 3 与 4 肺结核病不足之处的 AUC 为 0.82 。

3.3.滴路上皮肺癌

大肠肺癌，也叫做滴路上皮肺癌，起源于大肠的细胞内外侧（即非肌肉浸润性大肠肺癌），并且可以传播到肌肉外侧及其他组织起来（即肌肉浸润性或重新分配性大肠肺癌） ）。如果全面性性发掘出有和病人，它们是整体而言可治愈的。与肺癌类似，点状显微和滴液一氧化氮标记物已被用以用以 AI 关键技法术病人滴路上皮肺癌（表格 2）。徐等人开发新了具备点状组学 mpMRI 特质的 ML 解法，用以区别大肠和也就是说大肠外侧。加玛茹等人 用以 CT（电脑体断层成像）滴路MRI的共通点学和缩放特质来确切大肠肺癌的已确定。当用以这些点状学属性时，该解法给予成功地解决难题了 0.7-0.9 的 AUC 深入研究肺结核病已确定。邵等人基于滴代谢遥相呼应军事训练权衡栽来病人大肠肺癌。他们须要要远超 76.6% 的精度、71.8% 的孔径和 86.6% 的精确度。前田等用以重新分配研修关键技法术，通过用以胃屏示意图象开展所致侦测，分离出来适用以大肠屏示意图象的最主要特质。所用以的数据集集包含 22 张大肠屏示意图象，并将该推论与单单泌滴科精神科和针灸生的结果开展比起较，他们根据专业人士总体被以此类推。与通过观察者组的 634 秒比起，AI 花费的中所位数时长为 5 秒，并且作为 Youden 比百余人的仅有得分远超 0.930。

表格 2 用以人工智慧病人滴路上皮肺癌的学法术研究。

3.4.大肠肺癌

在中期阶段侦测大肠细胞肺癌 (RCC) 对其单独病人至关最主要，一旦传播，神经外科上不太可能都会很困难。神经外科精神科可以用以代谢组学数据集和玛曼光谱来实现 AI 推论，这些推论在手法术后在此期间或手法术后以前对 RCC 的病人是单独的（表格 3）。郑等人在此之后用以举例来说基于MRI的血清一氧化氮生物学遥相呼应来识别系统 RCC。原作者首先将 ANN 用以举例来说并将血清一氧化氮类群为心理健康或 RCC，然后分别少于症状中所 RCC 的侦测。此外，人工神经局域网用以次测试给与大肠切除的 RCC 症状。期盼之以前被类群为 RCC 的母体症状在给与大肠切除后依然可以心理健康。海弗勒等人用以短波玛曼光谱法术中所区别心理健康和恶性大肠组织起来。用以来自 RCC 和规格组织起来样本的玛曼光谱军事训练 AI 推论可以更佳手法术后步骤中所良恶性组织起来的识别系统；目以前的鉴定缺少神经外科古生物学学家的冰冻烟熏 。

表格 3 用以人工智慧病人大肠肺癌的学法术研究。

3.5.大肠积水/滴道反流

点状显微关键技法术与 AI 独自用以病人神经外科就其的大肠积水和/或滴反射。怀特等人用以 ML 关键技法术创建者了一个推论，该推论须要要基于大肠机能示意图特质侦测大肠积水。与仅上半场时长和 30 分钟心理健康人比起，该深入研究给予成功地敬示出有侦测大肠积水的精度愈来愈高。Cerrolaza 等用以磁共振特质来开发新单独地深入研究大肠梗阻（上半场时长> 30 分钟）的 ML 深入研究方法。Logvinenko 等用以磁共振核对结果来少于大肠滴道MRI后排空时的大肠胆囊反流 (VUR)。他们发掘出有人工智慧推论的灵巧度略好于多元范式重返。

3.6.有性泌滴神经外科

统计资料数据集敬示，全球有约有 7000 万对前夫未有能怀孕，其中所 50% 的原因是男同性恋不育。引致男同性恋有性难题的原因有很多，例如基因序列突变、社会生活方式则选择和医护疟疾。选择到这些原因，许多学法术研究部门在他们的学法术研究中所将深入研究深入研究与人工智慧关键技法术紧密结合，以展示人工智慧如何在有性泌滴学不足之处共享设法。在 Gil 等人的学法术研究中所人工智慧局域网和解法推论通过选择社会生活方式则和环境原因等数组来深入研究恒星质量。两项学法术研究都敬示出有极高的精度，第一项学法术研究敬示卵侄酸度的精度为~86%，民族运动的精度为 73-76%，第二项的精度为~90%。这些恒星质量深入研究推论当然可以用作侵入性有生育难题的男同性恋的应用软件，以单独渗入任何潜在的疟疾。在给与不孕不育分析的男同性恋中所，发掘出有 10-20% 身患无卵侄症，这是一种由于卵侄生成不足或不会卵侄而引致阳痿的男同性恋疟疾。阿金萨尔等人通过应用各个领域范式重返深入研究和人工神经局域网，开展了一项回顾性学法术研究，以深入研究应该开展额外遗传分析的无卵侄症症状的亚群。该推论以 95% 的对照组识别系统出有有线粒体所致的无卵侄症症状和不会线粒体所致的无卵侄症症状。并用人工智慧来识别系统具备潜在基因序列所致的母体不太可能都会减小正式基因序列侦测的开支和时长偏高。除了深入研究恒星质量外，人工智慧还被应用各个领域以各种事件调查，以确切不孕症的潜在生物学遥相呼应。在 Vickram 等人的一项学法术研究中所，采行了三种不尽相异的 ANN 推论来深入研究男同性恋不育的生化时给定，其中所反向传播神经局域网 (BNN) 敬示出有小于的误差 。有不育难题的男同性恋被要求开展深入研究，其中所基本上给定，如卵侄生机和酸度，都是手动校准的。为了可避免这些历时的程序中和一般来说的昂贵替代程序中，Thirumalarjaju 等人引介了一种用以 ANN 的基于 AI 的深入研究方法，该深入研究方法给予成功地在深入研究卵侄共通点不足之处造成了预估的结果。该局域网以 100% 的惊人对照组识别系统所致样本。

3.7.滴石症

与依然处理步骤方式则比起，依然处理步骤滴石病例的方式则起因了转变时，这种方式则将深受到人工智慧关键技法术的整体而言阻碍。该各个领域人工智慧的未有来会可以为滴石症共享完整的管理：预防、病人和病人。Kazemi 等人引介了一种基于集成研修的新型权衡支持的系统，用以大肠痛风的中期侦测（预防），并推论了确切大肠痛风种类的潜在机体制。该的系统用以了启发式推论、权衡栽、人工神经局域网和基于规则的线性系统等各种人工智慧解法来解读深入研究大肠痛风所牵涉的精细生物学学特质，该的系统的对照组为 97.1%。Längkvist 等 建立联系了一个 CNN（卷积神经局域网）推论，用以在高精度 CT 成像中所侦测胆囊痛风。该推论须要要以 100% 的抗原对痛风开展类群，发掘出有每次成像的假阳性为 2.68，AUC-ROC（接收器操作特质曲面）为 0.9971。

3.8.麻泌滴神经外科

麻泌滴科处理步骤患儿和幼儿的先天性出有生残疾和疟疾。尽管人工智慧尚未有在该各个领域被基本上给与和探索，但它正因如此带给了最初不太可能性。大有约 1-3% 的婴儿身患 VUR，如果不全面性性病人和病人，这种具体情况不太可能都会阻碍大肠和肺脏。AI 在儿科泌滴神经外科的最初应用各个领域之一是用以 ANN 架构来深入研究 VUR。为了可避免 VUR 侦测的病痛步骤，例如排滴性大肠滴道MRI (VCUG)，都会使老年人渗入在辐射下，Papadopoulos 等人。指出有了一种叫做格林深入研究的 ML 前提，用以侦测 VUR。与其他关键技法术比起，该推论表格现出有愈来愈多的孔径。或多或少，有人建议用以另一种新型 ML 推论来深入研究与 VUR 就其的发热性滴路感染 (UTI) 的未有来会效用。深入研究推论在识别系统无庸置疑不太可能从 VCUG 中所充分并用的老年人不足之处具备确实的确切性，从而解决难题定制时病人。

3.9.泌滴神经外科手法术后

泌滴神经外科是泌滴神经外科的另一个各个领域，其中所人工智慧被用以在建设和手法术后介入不足之处远超最初同方向。以前面提到的一些泌尿系统手法术后也属于这个侄各个领域。在大肠屏核对在此期间捕获的示意图象在识别系统大肠疟疾中所起着关键依赖性。前田等引介了一种基于 CNN 的支持的系统，用以用以 2102 个大肠屏示意图象适当病人大肠肺癌。建立联系的推论将也就是说组织起来的示意图象与鳞状的示意图象开展了高精度的分立（ROC一个大积：0.98；仅有有约时在比百余人（YI）：0.837；敏感性：89.7%；抗原：94%）。

4. 结果深入研究

症状结果深入研究深入研究无须要开发新统计资料深入研究方法来推论数据集以深入研究特定症状的结果。我们可以用以统计资料动态关键技法术或人工智慧各个领域显现出有来的新深入研究方法。这些深入研究方法有不太可能解决神经外科和生物学学数据高度集中所类似于的选择到准确度和不确切性的难题。此外，人工智慧关键技法术可以愈来愈单独地处理步骤对于规格统计资料推论来说很大或太精细的大数据集深入研究 [34]。

4.1.肺癌

母体症状的神经外科神经外科特质用以开发新人工智慧解法来深入研究结果。王等人 用以每位症状的神经外科神经外科特质来开发新 ML 解法，该解法可以少于切除后的生化时罹患（表格 4）。他们开发新了三种不尽相异的 ML 解法，这些解法在 338 名症状的数据集集上开展了军事训练，以解决难题 95% 到 98% 间的精度和 0.9 到 0.94 间的 AUC。与有别于的 Cox 重返深入研究比起，这些深入研究方法具备愈来愈多的深入研究高效百余人。组织起来共通点校准数据集、显微点状组学特质 和组织起来基因序列组深入研究 [39,40] 也是用以症状结果深入研究的深入研究方法之一。这些学法术研究已给予成功证明，与其他这两项深入研究方法比起，人工智慧在结果深入研究不足之处具备愈来愈高的准确度。

表格 4 用以 AI 深入研究肺癌结果的学法术研究。

正则化时瞬时研修机体（RELM）；表面RNA（miRNA）；糖蛋白 (GP)。

除了针灸原因，手法术后表格现也都会阻碍症状的预后。洪等人 创建者并次测试了 AI 解法，以找到有症状必须要离开医务人员的时长以及机体器人根治性切除后泌滴压制的恢复（表格 4）。该解法须要要在少于出有院时长不足之处远超 87.2% 的精度，在少于泌滴压制不足之处的 C 比百余人为 0.6。

4.2.滴路上皮肺癌

滴路上皮肺癌罹患的几百余人极高。用以深入研究肺结核病罹患和症状增重的 AI 的系统不太不太可能过设计者 [43,44,45,46]（表格 5）。林和王等人 用以神经外科神经外科学证词创建者并次测试了大量人工智慧解法，以少于根治性大肠切除后的 5 年猎食百余人。他们想得到的实习结果与其他统计资料深入研究方法想得到的结果相异。萨普雷等人指出有用以近似于滴液 microRNA 的 ML 线性系统来病人症状的大肠肺癌。本学法术研究的类群结果在通过观察神经外科就其疟疾时解决难题了 0.8 至 0.9 间的 AUC，同时还将大肠屏核对的须要求减小了 30%。沃特等人用以基因序列表格达谱开发新人工智慧策略性来深入研究非肌肉浸润性大肠肺癌的罹患。这些试验证明了 AI 用以病人滴路上皮肺癌的潜在主要用途的不太可能性。

4.3.滴石症

经皮大肠屏取石法术 (PCNL) 和瞬间碎石法术 (SWL) 是世界性上的滴石症病人深入研究方法；然而，给予成功百余人不太可能都会有极大区别，并且不太可能最主要在病人不给予成功的完全减法手法术后。阿明玛玛菲等人用以人工神经局域网深入研究无痛风 PCNL 百余人，对照组为 82.8%，无须要减法 PCNL，对照组为 97.7%。曼尼尔等人。[48] 将他们的学法术研究高度集中所在母体症状上，用以症状的身高比百余人 (BMI)，以及痛风的 3D 缩放和尺度，还选择了脸部到痛风的距离来少于 SWL 的高效百余人。原作者开发新并次测试了五种 AI 解法，每种解法都具备不尽相异的症状特质 3D 缩放排序，以纪录 0.79 到 0.85 间的 AUC 值，这是仅用以症状特质时给予的 AUC 名次 0.58 的增量。对于不尽相异的简报，用以 3D 缩放深入研究来少于单独 SWL 所须要的瞬间数目 [49]。与其他统计资料推论比起，AI 敬示了对所须要瞬间数目（

4.4.大肠超级任天堂

由于大肠超级任天堂 (RT) 是病人终末期大肠机能心脏病 (ESRF) 的最佳一般来说疗法，因此在该步骤中所随之而来一些失常，可以通过深入研究超级任天堂症状的增重来解决。医护数据集的机能性和人工智慧关键技法术的改进使这一具备娱乐性的以脆弱性更加愈来愈容易解决难题。

RT 中所 AI 的当以前21世纪描绘出有着集成研修，其中所组合多个推论以解决难题愈来愈多的深入研究高效百余人。安娜等人指出有了一个 ML 解法的集成推论，通过用以 18 个不尽相异的深入研究数组来单独分摊肺脏。与用以确切分摊的系统中所也就是说优先级的其他这两项推论 (0.68) 比起，猎食推论表格现出有愈来愈高的理论上比百余人 (0.724)。最近，由法国学法术研究部门一组的世界性一个团队开发新了一种名为 iBox 的效用深入研究低分，用以深入研究 RT 后同种异体超级任天堂收场的效用 。这个薄弱的的系统比不上当以前的黄金和规格（少于的大肠小球滤过百余人和蛋白滴）来深受控肺脏激素。这种深入研究方法的深入研究在 7500 多名症状背上想得到验证，在权衡不足之处非常准确，不深受医护环境、医护必须、神经外科突击或单单症状病人的阻碍。

尽管 RT 是比透析愈来愈多的选择，但深受者的肺脏总是有鄙视的效用，因此有应当全面性性发掘出有此类肝硬化。Abdeltawab 等 指出有了一种立刻病人急性磁共振鄙视的非侵入性深入研究方法。原作者开发新了一种基于影像和神经外科生物学遥相呼应的新型基于尺度研修的电脑体来进行病人的系统。该深入研究方法在区别未有鄙视和出有院大肠超级任天堂不足之处的敏感性为 93.3% 和抗原为 92.3%，因此其精度为 92.9%。用以 RT 牺牲者统计资料数据集，Kyung 等人开展了回顾性学法术研究并建立联系了深入研究分析 RT 给与器中所超级任天堂物增重的 ive 推论。与有别于权衡栽和 Cox 重返推论比起，他们的猎食权衡栽推论表格现愈来愈多，理论上比百余人分别为 0.80、0.71 和 0.60-0.63。

5. 病人构想

5.1.肺癌磁共振

肺癌的掩蔽化学疗法牵涉掩蔽病人师的的系统准备，这是一个历时的步骤，不太可能都会造成不尽相异的结果，具体依赖于通过观察者 。不太不太可能有大量学法术研究牵涉用以 ML 解法来迅速建立联系掩蔽化学疗法的恢复构想。发掘出有创建者和次测试解法所须要的时长要短得多（0.8 与 17.9 分钟；p = 0.002），而深入研究的剂量学量化接近合格的掩蔽病人师 [55]。由于外部化学疗法在此期间不尽相异的拓扑学不确切性，剂量测定的准确度不太可能都会深受到阻碍。AI 解法是由 Guidi 等人开发最初 处理步骤与可避免辐射损伤就其的此类难题。CT 示意图象用以在病人的化学疗法构想和恢复阶段军事训练 AI 解法，用以比起较构想和监督的化学疗法，从而设法症状从给与定制时照护中所充分并用。

5.2.肺结核病抑制剂选择

人工智慧介入将单独地为肺结核病病人和病人选择能够的抑制剂。赛义德等人 用以 ML 关键技法术来校准和分析 300 多种抑制剂在剥去抵抗性肺癌细胞中所的活性。Nitoclax 大家族抑制剂 Bcl-2 被描绘出有为对剥去抵抗的肺结核病状具备整体而言活性。

5.3.手法术后技巧分析

针灸专业人士知识和给予成功的分析一般而言通过人工同行核对开展，必需专业人士部门分析手法术后给予成功或深受控手法术后高效百余人。由于不尽相异通过观察者对给予成功的不尽相异表述，此类分析一般而言不可靠并增加了不确切性。内窥屏仪器共享与胶片体集成的单独仿真时。还可以得来这些数据集以及其他种类的电侄邮件，最主要手法术后器材的移动。来自手法术后机体器人的此类示意图象和可用数据集一般来说以用以 AI 关键技法术则会次测试手法术后可用。示意图 4 敬示了用以 AI 关键技法术的一般检查和的程序中表格示。法针灸标志识别系统是分析见习手法术后技巧的最主要量化。诺斯玛蒂等人和摩苏尔迪等人用以 ML 解法来学法术研究部分大肠切除和根治性切除在此期间手法术后部位法针灸特质的仿真时的粉红色和缩放特质。

示意图 4(a) 感兴趣地带的识别系统/分立。(b) 用以尺度研修关键技法术对组织起来神经外科学示意图象开展类群。

手法术后器材的民族运动和动作也是高效百余人分析的最主要量化。孜等人[60] 通过通过观察器材的民族运动来确切手法术后技巧和关键技法术。原作者通过手动或用以民族运动得来了有关器材民族运动的数据集，然后将其输入 ML 解法以确切神经外科精神科的专业人士总体，解决难题了 83.3% 到 100% 间的精度。

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6. 机体器人手法术后

除了分析手法术后技巧外，如以前一节详述，人工智慧还在改进最初手法术后关键技法术不足之处发挥着关键依赖性，例如牵涉手法术后机体器人的泌尿系统手法术后。通过深入研究方式也确切最佳实践中并设法减小关键技法术误判是人工智慧在机体器人手法术后中所的主要侦查。其在泌滴神经外科各个亚专科中所的表格现将在一个大辩论。

6.1.泌滴学

机体器人泌滴神经外科手法术后和泌尿系统手法术后的最新进展使病人肺癌的深入研究方法视作不太可能，例如针灸切除和机体器人来进行手法术后。机体器人手法术后是一种格外精确的手法术后，可共享优秀的肺结核病压制，并且在有科学知识的人手中所被相信是确保的。根治性大肠切除一直是病人肌肉浸润性大肠肺结核病状的手法术后规格。尽管与停止使用性根治性大肠切除 (ORC) 比起，机体器人来进行根治性大肠切除 (ORC) 的少于中毒者量 (EBL)、输血百余人和出有院时长敬着减小，但肝硬化和阳性百余人已发掘出有向外情况下相似 。尽管 RARC 的依赖性普遍存在争议，但它已视作一些指南组织起来（最主要欧洲泌滴神经外科协都会）可给与的停止使用手法术后替代方案]。

6.2.有性泌滴神经外科

埃塔菲等人 在一项学法术研究中所，证明机体器人来进行敬微神经外科手法术后依然在处理步骤男同性恋不育症不足之处是确保确实的。每年有多达 500,000 名加拿大男同性恋选择切除法术结扎法术作为节育深入研究方法，其中所 2-6% 最终都会给与切除法术结扎法术逆转。学法术研究表格明，机体器人来进行血管造口法术 (RAVV) 造成的结果与正因如此敬微神经外科关键技法术的结果格外 。虽然以前一种深入研究方法极为优越，但与都是神经外科手法术后比起，它共享了一些额外的占有优势。这些好处最主要减轻晕眩、多视示意图放大、额外的器材肩部以及通过SL器材肩部极低敏捷性。

6.3.麻泌滴神经外科

在儿科，机体器人手法术后由于成本和选择到已发表格的高总体证词仍然普遍存在争议。Ballouhey 等人。辩论了老年人的体型区别如何没法视作开展机体器人手法术后的约束原因（身高>15 kg 或

6.4.大肠超级任天堂

机体器人来进行磁共振 (RART) 是 AI 的另一种应用各个领域，强烈推荐用以肥胖和高危 ESRF 症状，因为与有别于手法术后比起，它具备较低的肝硬化起因百余人和优秀的超级任天堂机能 [78]。RART 被相信是一种确保、确实和可减法的选择，当神经外科精神科在机体器人和有别于 RT 手法术后不足之处有实践中科学知识时开展。

七、辩论

在本文中所，我们深入探讨了 AI 如何设法开展泌滴的系统疟疾的病人、结果深入研究和其他病人步骤，即使共享了异构和精细的数据集集。由于近年数据集得来的更大激增引致数据集粒度的增长使得有别于统计资料推论不能推论和信号处理步骤，有别于统计资料推论深受到用以浮动就其性的约束，这些就其性推论数据集具备线性就其。在处理步骤不尽相异数据集种类以及处理步骤噪音、数据集缺失和症状不经常性急诊时，人工智慧非常薄弱和敏捷。它甚至可以处理步骤高维数据集，同时做最多的推论。

尽管用以 AI 不太可能都会很十分困难，但适当用以 AI 所给予的结果和准确度多达了用以规格统计资料推论通过观察到的结果。它还可以设法精简时手动监督的程序中，从而减小由于人为能力、同性恋和深入研究方法误判或高效百余人偏高而引致的结果变化时。因此，基于人工智慧的推论可设法神经外科精神科全面性性给予可靠且定制时的数据集，以设法做权衡。据通过观察，人工智慧在大多数侦查上都远超了愈来愈高的对照组，但它没法用来反问每一个难题。有时，规格统计资料推论可以不相上下 AI 推论。莫拉等人 比起较了基于泌滴学结果的三个法理数据集集的 ML 少于和 Cox 比例效用重返深入研究方法。Cox 重返不太可能符合或多达 ML 推论深入研究。神经局域网可以民主自由地用以给定来开展特质和类别深入研究的叠加，神经局域网是准确的并适应性这些民主自由给定的值。实现良好的有别于推论可以不相上下实现令人震惊的 ML 推论。用以基于机体器研修的推论的另一个难题是所谓的黑匣侄。当我们摄制一个尺度神经局域网时，该推论都会实现非线性、非单调的响应数组，尽管这些数组具备敬着的准确度，但不太可能愈来愈难推论，这使得这些局域网的来得理论愈来愈具科学知识性。

几位神经外科精神科和学法术研究部门辩论了人工智慧在卫生保健和病人某些泌滴的系统疟疾中所的依赖性。本综述采行的深入研究方法共享了一个全面性的观点，力图解决泌滴神经外科各个领域人工智慧的所有不太可能不足之处。我们审批的学法术研究在军事训练特质、用以的解法和通过观察到的起始站不足之处各不相异，这使得定量深入研究的侦查非常困难。此外，这些学法术研究选择到地带性不尽相异数据集集的以下几点，因为我们只想得到该特定数据集集的结果。其中所一些也不会假定与规格统计资料推论的比起较，这约束了我们解读 AI 关键技法术如何比不上其他推论的能力。

人工智慧关键技法术在针灸各个领域的单单应用各个领域还有很长的路要走。他们随之而来着高总体的恒星质量压制和监管失常。加拿大 FDA（加拿大饮品药品监督管理局）发布了首个 AI 的系统分析指南 [82]，该指南表格明自适应性架构应在神经外科学法术研究中所共享真实的证词，以分析 AI 关键技法术的单独性。AI 推论是数据集驱动的；他们从共享给他们的数据高度集中所研修，因此无须要长时间招聘以仅有限度地极低其单单性和准确度。

8. 结论

在依然的十年里头，人工智慧在卫生保健各个领域取得了比百余人级的技法术革新。在基本上信任这些关键技法术用以医护各个领域之以前，仍有许多下一场和失常无须要解决。尽管人工智慧在泌滴神经外科各个领域的以脆弱性是圣者的，但选择到它不太不太可能通过中期病人和定制时病人为处理步骤各种心理健康难题共享了优秀的框架，但在取得扎实的结果不足之处仍有极大的改进和增长空间在定制时的最初积极阻碍愈来愈多的社会生活。

吕建林 讲师

编著的《单单泌滴磁共振关键技法术》