发布机构：

欧洲运动创伤,膝部手术及关节镜检查学会

发布日期：

2024-06-21

简要介绍：

人工智能 (AI) 的最新进展为医学研究提供了广泛的可能性。然而，旨在参与实施基于 AI 技术的研究项目的骨科研究人员需要对这一快速发展领域的技术基础有透彻的了解。本技术入门书的初始部分概述了 AI 方法的一般分类和更详细的分类。研究人员将了解最常执行的机器学习 (ML) 任务的技术基础，例如分类、回归、聚类和降维。此外，还将探索 ML 中的监督范围，包括监督、无监督、半监督和自监督学习领域。神经网络 (NN) 和深度学习 (DL) 架构的最新进展使它们成为分析复杂医疗数据的重要工具，因此有必要向骨科研究人员进行基本的技术介绍。此外，还讨论了自然语言处理 (NLP) 解释人类语言模式的能力，并可能在医学文本分类、患者情绪分析和临床决策支持方面提供多种潜在应用。技术讨论最后介绍了生成式 AI 和大型语言模型 (LLM) 对 AI 研究的变革潜力。因此，本系列的第二篇文章旨在为骨科研究人员提供参与 AI 驱动的骨科研究跨学科合作所需的基本技术知识。

人工智能在骨科研究中的应用实用指南——第二部分：技术介绍.pdf