Машинное обучение (один из подразделов теории искусственного интеллекта) открывает новые перспективы для пластической хирургии. Данные решения планируется применять для быстрого и эффективного анализа масштабных баз данных, которые включают в себя способы лечения пациентов, результаты и другую клиническую информацию. Оперативный доступ к этим материалам позволит врачам принимать более эффективные и точные решения во время процедур.
На данный момент исследователи рассматривают возможности машинного обучения по нескольким направления. Перспективным видится использование системы в хирургии последствий ожогов. Здесь искусственный интеллект может применяться для прогнозирования времени заживления ран, оценки глубины повреждений и т. п. Доступ к этой информации может оказать существенное влияние на качество лечения пациентов.
В эстетической хирургии машинное обучение может эффективно использоваться для прогнозирования результатов тех или иных коррекций, а также оказать помощь врачам, проводящим реконструкцию молочных желез. Также предполагается, что анализ массивов данных поможет разработать эффективные алгоритмы, ориентированные на индивидуальные особенности пациентов, при решении задач реконструктивной хирургии.
Кроме того, машинное обучение может быть полезным для идентификации генов, отвечающих за расщелины губы и неба («заячья губа»), что будет способствовать эффективной борьбе с заболеванием. Также перспективным видится его применения в других задачах по пластике лица.
Ученые утверждают, что анализ больших массивов данных обеспечит значительный прогресс в области. Он поможет найти закономерности, которые незаметны при анализе небольших объемов информации и единичного опыта, традиционно доступного врачам.
