生成与非生成人工智能

人工智能（AI）是一个巨大的流行语，一个令人困惑的主题，但也是一个不可避免的现实。生成和非生成AI是AI的两个核心子类型。生成式人工智能使用当前数据来理解模式并生成新信息，它在生成合成医学图像、增强手术模拟和扩展训练数据集方面尤其有价值。生成对抗网络（gan）、大型语言模型（llm）和变分自动编码器（VAEs）等技术允许创建逼真的模拟、文本和模型，可用于围手术期通信和规划。相反，非生成人工智能的核心是对预先存在的数据进行检查和分类，以制定预测或决策——最流行的名称是机器学习。这种方法在预测手术结果、分割医学图像和确定患者风险概况等任务中很有帮助。卷积神经网络（cnn）、随机森林和支持向量机（svm）等模型被广泛用于这些目的，在临床决策中显示出较高的准确性和可靠性。虽然生成式人工智能为创建新数据和模拟提供了创新工具，但非生成式人工智能在分析现有数据以告知患者护理方面表现出色。这两种方法都具有支持临床工作流程自动化冗余和提高效率的潜力。然而，人工智能在骨科中的应用也存在局限性，包括模型中存在偏见的可能性，解释人工智能驱动的见解的挑战，以及监督的道德规范。随着人工智能在骨科领域的整合不断发展，从业者必须了解这些技术的能力和局限性，以充分利用其潜力并建立适当的治理。