Skip to main content
Erschienen in: Aesthetic Plastic Surgery 2/2021

02.01.2020 | Review

Artificial Intelligence in Plastic Surgery: Applications and Challenges

verfasst von: Xuebing Liang, Xiaoning Yang, Shan Yin, Sunitha Malay, Kevin C. Chung, Jiguang Ma, Keming Wang

Erschienen in: Aesthetic Plastic Surgery | Ausgabe 2/2021

Einloggen, um Zugang zu erhalten

Abstract

New developments in artificial intelligence (AI) offer opportunities to enhance plastic surgery practice, research, and education. In this article, we review relevant AI tools and applications, including machine learning, reinforcement learning, and natural language processing. Our own Markov decision process for keloid treatment illustrates how these models are developed and can be used to enhance decision-making in clinical practice. Finally, we discuss challenges of implementing AI and knowledge gaps that must be addressed to successfully apply AI in plastic surgery.
Level of Evidence V This journal requires that authors assign a level of evidence to each article. For a full description of these Evidence-Based Medicine ratings, please refer to the Table of Contents or the online Instructions to Authors www.​springer.​com/​00266.
Literatur
1.
Zurück zum Zitat Poole D, Mackworth A, Goebel R (1998) Computational intelligence: a logical approach. Oxford University Press, Oxford Poole D, Mackworth A, Goebel R (1998) Computational intelligence: a logical approach. Oxford University Press, Oxford
2.
Zurück zum Zitat Silver D, Huang A, Maddison CJ, Guez A, Sifre L, van den Driessche G, Schrittwieser J, Antonoglou I, Panneershelvam V, Lanctot M, Dieleman S, Grewe D, Nham J, Kalchbrenner N, Sutskever I, Lillicrap T, Leach M, Kavukcuoglu K, Graepel T, Hassabis D (2016) Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature 529:484–489CrossRef Silver D, Huang A, Maddison CJ, Guez A, Sifre L, van den Driessche G, Schrittwieser J, Antonoglou I, Panneershelvam V, Lanctot M, Dieleman S, Grewe D, Nham J, Kalchbrenner N, Sutskever I, Lillicrap T, Leach M, Kavukcuoglu K, Graepel T, Hassabis D (2016) Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature 529:484–489CrossRef
3.
Zurück zum Zitat De Luna P, Wei J, Bengio Y, Aspuru-Guzik A, Sargent E (2017) Use machine learning to find energy materials. Nature 552:23–27CrossRef De Luna P, Wei J, Bengio Y, Aspuru-Guzik A, Sargent E (2017) Use machine learning to find energy materials. Nature 552:23–27CrossRef
4.
Zurück zum Zitat Musib M, Wang F, Tarselli MA, Yoho R, Yu KH, Andres RM, Greenwald NF, Pan X, Lee CH, Zhang J, Dutton-Regester K, Johnston JW, Sharafeldin IM (2017) Artificial intelligence in research. Science 357:28–30CrossRef Musib M, Wang F, Tarselli MA, Yoho R, Yu KH, Andres RM, Greenwald NF, Pan X, Lee CH, Zhang J, Dutton-Regester K, Johnston JW, Sharafeldin IM (2017) Artificial intelligence in research. Science 357:28–30CrossRef
5.
Zurück zum Zitat Cyranoski D (2018) China enters the battle for AI talent. Nature 553:260–261CrossRef Cyranoski D (2018) China enters the battle for AI talent. Nature 553:260–261CrossRef
6.
Zurück zum Zitat Ramesh AN, Kambhampati C, Monson JR, Drew PJ (2004) Artificial intelligence in medicine. Ann R Coll Surg Engl 86:334–338CrossRef Ramesh AN, Kambhampati C, Monson JR, Drew PJ (2004) Artificial intelligence in medicine. Ann R Coll Surg Engl 86:334–338CrossRef
7.
Zurück zum Zitat Hosny A, Parmar C, Quackenbush J, Schwartz LH, Aerts H (2018) Artificial intelligence in radiology. Nat Rev Cancer 18(8):500–510CrossRef Hosny A, Parmar C, Quackenbush J, Schwartz LH, Aerts H (2018) Artificial intelligence in radiology. Nat Rev Cancer 18(8):500–510CrossRef
8.
Zurück zum Zitat Gulshan V, Peng L, Coram M, Stumpe MC, Wu D, Narayanaswamy A, Venugopalan S, Widner K, Madams T, Cuadros J, Kim R, Raman R, Nelson PC, Mega JL, Webster DR (2016) Development and validation of a deep learning algorithm for detection of diabetic retinopathy in retinal fundus photographs. JAMA 316:2402–2410CrossRef Gulshan V, Peng L, Coram M, Stumpe MC, Wu D, Narayanaswamy A, Venugopalan S, Widner K, Madams T, Cuadros J, Kim R, Raman R, Nelson PC, Mega JL, Webster DR (2016) Development and validation of a deep learning algorithm for detection of diabetic retinopathy in retinal fundus photographs. JAMA 316:2402–2410CrossRef
9.
Zurück zum Zitat Kanevsky J, Corban J, Gaster R, Kanevsky A, Lin S, Gilardino M (2016) Big data and machine learning in plastic surgery: a new frontier in surgical innovation. Plast Reconstr Surg 137:890e–897eCrossRef Kanevsky J, Corban J, Gaster R, Kanevsky A, Lin S, Gilardino M (2016) Big data and machine learning in plastic surgery: a new frontier in surgical innovation. Plast Reconstr Surg 137:890e–897eCrossRef
10.
Zurück zum Zitat Peek N, Combi C, Marin R, Bellazzi R (2015) Thirty years of artificial intelligence in medicine (AIME) conferences: a review of research themes. Artif Intell Med 65:61–73CrossRef Peek N, Combi C, Marin R, Bellazzi R (2015) Thirty years of artificial intelligence in medicine (AIME) conferences: a review of research themes. Artif Intell Med 65:61–73CrossRef
11.
Zurück zum Zitat Hirschberg J, Manning CD (2015) Advances in natural language processing. Science 349:261–266CrossRef Hirschberg J, Manning CD (2015) Advances in natural language processing. Science 349:261–266CrossRef
12.
Zurück zum Zitat Aloimonos Y, Rosenfeld A (1991) Computer vision. Science 253:1249–1254CrossRef Aloimonos Y, Rosenfeld A (1991) Computer vision. Science 253:1249–1254CrossRef
13.
Zurück zum Zitat Spyropoulos CD (2000) AI planning and scheduling in the medical hospital environment. Artif Intell Med 20:101–111CrossRef Spyropoulos CD (2000) AI planning and scheduling in the medical hospital environment. Artif Intell Med 20:101–111CrossRef
14.
Zurück zum Zitat Alagoz O, Hsu H, Schaefer AJ, Roberts MS (2010) Markov decision processes: a tool for sequential decision making under uncertainty. Med Decis Mak 30:474–483CrossRef Alagoz O, Hsu H, Schaefer AJ, Roberts MS (2010) Markov decision processes: a tool for sequential decision making under uncertainty. Med Decis Mak 30:474–483CrossRef
15.
Zurück zum Zitat Sanchez-Lengeling B, Aspuru-Guzik A (2018) Inverse molecular design using machine learning: generative models for matter engineering. Science 361:360–365CrossRef Sanchez-Lengeling B, Aspuru-Guzik A (2018) Inverse molecular design using machine learning: generative models for matter engineering. Science 361:360–365CrossRef
16.
Zurück zum Zitat Shortreed SM, Laber E, Lizotte DJ, Stroup TS, Pineau J, Murphy SA (2011) Informing sequential clinical decision-making through reinforcement learning: an empirical study. Mach Learn 84:109–136CrossRef Shortreed SM, Laber E, Lizotte DJ, Stroup TS, Pineau J, Murphy SA (2011) Informing sequential clinical decision-making through reinforcement learning: an empirical study. Mach Learn 84:109–136CrossRef
17.
Zurück zum Zitat Sears ED, Chung KC (2010) Decision analysis in plastic surgery: a primer. Plast Reconstr Surg 126:1373–1380CrossRef Sears ED, Chung KC (2010) Decision analysis in plastic surgery: a primer. Plast Reconstr Surg 126:1373–1380CrossRef
18.
Zurück zum Zitat Hogendoorn W, Moll FL, Sumpio BE, Hunink MG (2016) Clinical decision analysis and markov modeling for surgeons: an introductory overview. Ann Surg 264:268–274CrossRef Hogendoorn W, Moll FL, Sumpio BE, Hunink MG (2016) Clinical decision analysis and markov modeling for surgeons: an introductory overview. Ann Surg 264:268–274CrossRef
19.
Zurück zum Zitat Zuo KJ, Saun TJ, Forrest CR (1306e) Facial recognition technology: a primer for plastic surgeons. Plast Reconstr Surg 143:1298e–1306eCrossRef Zuo KJ, Saun TJ, Forrest CR (1306e) Facial recognition technology: a primer for plastic surgeons. Plast Reconstr Surg 143:1298e–1306eCrossRef
20.
Zurück zum Zitat Becker AS, Marcon M, Ghafoor S, Wurnig MC, Frauenfelder T, Boss A (2017) Deep learning in mammography: diagnostic accuracy of a multipurpose image analysis software in the detection of breast cancer. Invest Radiol 52:434–440CrossRef Becker AS, Marcon M, Ghafoor S, Wurnig MC, Frauenfelder T, Boss A (2017) Deep learning in mammography: diagnostic accuracy of a multipurpose image analysis software in the detection of breast cancer. Invest Radiol 52:434–440CrossRef
21.
Zurück zum Zitat Mjolsness E, DeCoste D (2001) Machine learning for science: state of the art and future prospects. Science 293:2051–2055CrossRef Mjolsness E, DeCoste D (2001) Machine learning for science: state of the art and future prospects. Science 293:2051–2055CrossRef
22.
Zurück zum Zitat Levites HA, Thomas AB, Levites JB, Zenn MR (2019) The use of emotional artificial intelligence in plastic surgery. Plast Reconstr Surg 144:499–504CrossRef Levites HA, Thomas AB, Levites JB, Zenn MR (2019) The use of emotional artificial intelligence in plastic surgery. Plast Reconstr Surg 144:499–504CrossRef
23.
Zurück zum Zitat Curtarolo S, Hart GL, Nardelli MB, Mingo N, Sanvito S, Levy O (2013) The high-throughput highway to computational materials design. Nat Mater 12:191–201CrossRef Curtarolo S, Hart GL, Nardelli MB, Mingo N, Sanvito S, Levy O (2013) The high-throughput highway to computational materials design. Nat Mater 12:191–201CrossRef
24.
Zurück zum Zitat Yang D, Zhang S, Yan Z, Tan C, Li K, Metaxas D (2015) Automated anatomical landmark detection ondistal femur surface using convolutional neural network. Biomedical Imaging (ISBI). In: 2015 IEEE 12th international symposium on: IEEE, pp 17–21 Yang D, Zhang S, Yan Z, Tan C, Li K, Metaxas D (2015) Automated anatomical landmark detection ondistal femur surface using convolutional neural network. Biomedical Imaging (ISBI). In: 2015 IEEE 12th international symposium on: IEEE, pp 17–21
25.
Zurück zum Zitat O'Connell RL, Stevens RJ, Harris PA, Rusby JE (2015) Review of three-dimensional (3D) surface imaging for oncoplastic, reconstructive and aesthetic breast surgery. Breast 24:331–342CrossRef O'Connell RL, Stevens RJ, Harris PA, Rusby JE (2015) Review of three-dimensional (3D) surface imaging for oncoplastic, reconstructive and aesthetic breast surgery. Breast 24:331–342CrossRef
26.
Zurück zum Zitat Lee J, Kawale M, Merchant FA, Weston J, Fingeret MC, Ladewig D, Reece GP, Crosby MA, Beahm EK, Markey MK (2011) Validation of stereophotogrammetry of the human torso. Breast Cancer (Auckl) 5:15–25 Lee J, Kawale M, Merchant FA, Weston J, Fingeret MC, Ladewig D, Reece GP, Crosby MA, Beahm EK, Markey MK (2011) Validation of stereophotogrammetry of the human torso. Breast Cancer (Auckl) 5:15–25
27.
Zurück zum Zitat Deo RC (2015) Machine learning in medicine. Circulation 132:1920–1930CrossRef Deo RC (2015) Machine learning in medicine. Circulation 132:1920–1930CrossRef
28.
Zurück zum Zitat Shah SJ (2017) Innovative clinical trial designs for precision medicine in heart failure with preserved ejection fraction. J Cardiovasc Transl Res 10:322–336CrossRef Shah SJ (2017) Innovative clinical trial designs for precision medicine in heart failure with preserved ejection fraction. J Cardiovasc Transl Res 10:322–336CrossRef
29.
Zurück zum Zitat Zeevi D, Korem T, Zmora N, Israeli D, Rothschild D, Weinberger A, Ben-Yacov O, Lador D, Avnit-Sagi T, Lotan-Pompan M, Suez J, Mahdi JA, Matot E, Malka G, Kosower N, Rein M, Zilberman-Schapira G, Dohnalova L, Pevsner-Fischer M, Bikovsky R, Halpern Z, Elinav E, Segal E (2015) Personalized nutrition by prediction of glycemic responses. Cell 163:1079–1094CrossRef Zeevi D, Korem T, Zmora N, Israeli D, Rothschild D, Weinberger A, Ben-Yacov O, Lador D, Avnit-Sagi T, Lotan-Pompan M, Suez J, Mahdi JA, Matot E, Malka G, Kosower N, Rein M, Zilberman-Schapira G, Dohnalova L, Pevsner-Fischer M, Bikovsky R, Halpern Z, Elinav E, Segal E (2015) Personalized nutrition by prediction of glycemic responses. Cell 163:1079–1094CrossRef
30.
Zurück zum Zitat Choe KS, Stucki-McCormick SU (2000) Chin augmentation. Facial Plast Surg 16:45–54CrossRef Choe KS, Stucki-McCormick SU (2000) Chin augmentation. Facial Plast Surg 16:45–54CrossRef
31.
Zurück zum Zitat Aspuru-Guzik A, Persson K (2018) Materials acceleration platform: accelerating advanced energy materials discovery by integrating high-throughput methods and artificial intelligence. Mission Innovation: Innovation Challenge 6 Aspuru-Guzik A, Persson K (2018) Materials acceleration platform: accelerating advanced energy materials discovery by integrating high-throughput methods and artificial intelligence. Mission Innovation: Innovation Challenge 6
32.
Zurück zum Zitat Butler KT, Davies DW, Cartwright H, Isayev O, Walsh A (2018) Machine learning for molecular and materials science. Nature 559:547–555CrossRef Butler KT, Davies DW, Cartwright H, Isayev O, Walsh A (2018) Machine learning for molecular and materials science. Nature 559:547–555CrossRef
33.
Zurück zum Zitat Bancroft GN, Basu CB, Leong M, Mateo C, Hollier LH Jr, Stal S (2008) Outcome-based residency education: teaching and evaluating the core competencies in plastic surgery. Plast Reconstr Surg 121:441e–448CrossRef Bancroft GN, Basu CB, Leong M, Mateo C, Hollier LH Jr, Stal S (2008) Outcome-based residency education: teaching and evaluating the core competencies in plastic surgery. Plast Reconstr Surg 121:441e–448CrossRef
34.
Zurück zum Zitat Moltaji S, Alkhatib AH, Liu H, Murphy J, Gallo L, Karpinski M, Mowakket S, Thoma A (2018) introducing knowledge translation to plastic surgery: turning evidence into practice. Plast Reconstr Surg 142:760e–769eCrossRef Moltaji S, Alkhatib AH, Liu H, Murphy J, Gallo L, Karpinski M, Mowakket S, Thoma A (2018) introducing knowledge translation to plastic surgery: turning evidence into practice. Plast Reconstr Surg 142:760e–769eCrossRef
35.
Zurück zum Zitat Sarker A, Molla D, Paris C (2015) Automatic evidence quality prediction to support evidence-based decision making. Artif Intell Med 64:89–103CrossRef Sarker A, Molla D, Paris C (2015) Automatic evidence quality prediction to support evidence-based decision making. Artif Intell Med 64:89–103CrossRef
36.
Zurück zum Zitat Kohli M, Geis R (2018) Ethics, artificial intelligence, and radiology. J Am Coll Radiol 15:1317–1319CrossRef Kohli M, Geis R (2018) Ethics, artificial intelligence, and radiology. J Am Coll Radiol 15:1317–1319CrossRef
37.
Zurück zum Zitat Cabitza F, Rasoini R, Gensini GF (2017) Unintended consequences of machine learning in medicine. JAMA 318:517–518CrossRef Cabitza F, Rasoini R, Gensini GF (2017) Unintended consequences of machine learning in medicine. JAMA 318:517–518CrossRef
Metadaten
Titel
Artificial Intelligence in Plastic Surgery: Applications and Challenges
verfasst von
Xuebing Liang
Xiaoning Yang
Shan Yin
Sunitha Malay
Kevin C. Chung
Jiguang Ma
Keming Wang
Publikationsdatum
02.01.2020
Verlag
Springer US
Erschienen in
Aesthetic Plastic Surgery / Ausgabe 2/2021
Print ISSN: 0364-216X
Elektronische ISSN: 1432-5241
DOI
https://doi.org/10.1007/s00266-019-01592-2

Weitere Artikel der Ausgabe 2/2021

Aesthetic Plastic Surgery 2/2021 Zur Ausgabe

Wie erfolgreich ist eine Re-Ablation nach Rezidiv?

23.04.2024 Ablationstherapie Nachrichten

Nach der Katheterablation von Vorhofflimmern kommt es bei etwa einem Drittel der Patienten zu Rezidiven, meist binnen eines Jahres. Wie sich spätere Rückfälle auf die Erfolgschancen einer erneuten Ablation auswirken, haben Schweizer Kardiologen erforscht.

Hinter dieser Appendizitis steckte ein Erreger

23.04.2024 Appendizitis Nachrichten

Schmerzen im Unterbauch, aber sonst nicht viel, was auf eine Appendizitis hindeutete: Ein junger Mann hatte Glück, dass trotzdem eine Laparoskopie mit Appendektomie durchgeführt und der Wurmfortsatz histologisch untersucht wurde.

Mehr Schaden als Nutzen durch präoperatives Aussetzen von GLP-1-Agonisten?

23.04.2024 Operationsvorbereitung Nachrichten

Derzeit wird empfohlen, eine Therapie mit GLP-1-Rezeptoragonisten präoperativ zu unterbrechen. Eine neue Studie nährt jedoch Zweifel an der Notwendigkeit der Maßnahme.

Ureterstriktur: Innovative OP-Technik bewährt sich

19.04.2024 EAU 2024 Kongressbericht

Die Ureterstriktur ist eine relativ seltene Komplikation, trotzdem bedarf sie einer differenzierten Versorgung. In komplexen Fällen wird dies durch die roboterassistierte OP-Technik gewährleistet. Erste Resultate ermutigen.

Update Chirurgie

Bestellen Sie unseren Fach-Newsletter und bleiben Sie gut informiert.

S3-Leitlinie „Diagnostik und Therapie des Karpaltunnelsyndroms“

Karpaltunnelsyndrom BDC Leitlinien Webinare
CME: 2 Punkte

Das Karpaltunnelsyndrom ist die häufigste Kompressionsneuropathie peripherer Nerven. Obwohl die Anamnese mit dem nächtlichen Einschlafen der Hand (Brachialgia parästhetica nocturna) sehr typisch ist, ist eine klinisch-neurologische Untersuchung und Elektroneurografie in manchen Fällen auch eine Neurosonografie erforderlich. Im Anfangsstadium sind konservative Maßnahmen (Handgelenksschiene, Ergotherapie) empfehlenswert. Bei nicht Ansprechen der konservativen Therapie oder Auftreten von neurologischen Ausfällen ist eine Dekompression des N. medianus am Karpaltunnel indiziert.

Prof. Dr. med. Gregor Antoniadis
Berufsverband der Deutschen Chirurgie e.V.

S2e-Leitlinie „Distale Radiusfraktur“

Radiusfraktur BDC Leitlinien Webinare
CME: 2 Punkte

Das Webinar beschäftigt sich mit Fragen und Antworten zu Diagnostik und Klassifikation sowie Möglichkeiten des Ausschlusses von Zusatzverletzungen. Die Referenten erläutern, welche Frakturen konservativ behandelt werden können und wie. Das Webinar beantwortet die Frage nach aktuellen operativen Therapiekonzepten: Welcher Zugang, welches Osteosynthesematerial? Auf was muss bei der Nachbehandlung der distalen Radiusfraktur geachtet werden?

PD Dr. med. Oliver Pieske
Dr. med. Benjamin Meyknecht
Berufsverband der Deutschen Chirurgie e.V.

S1-Leitlinie „Empfehlungen zur Therapie der akuten Appendizitis bei Erwachsenen“

Appendizitis BDC Leitlinien Webinare
CME: 2 Punkte

Inhalte des Webinars zur S1-Leitlinie „Empfehlungen zur Therapie der akuten Appendizitis bei Erwachsenen“ sind die Darstellung des Projektes und des Erstellungswegs zur S1-Leitlinie, die Erläuterung der klinischen Relevanz der Klassifikation EAES 2015, die wissenschaftliche Begründung der wichtigsten Empfehlungen und die Darstellung stadiengerechter Therapieoptionen.

Dr. med. Mihailo Andric
Berufsverband der Deutschen Chirurgie e.V.