AVANÇOS E DESAFIOS DAS APLICAÇÕES DA REALIDADE AUMENTADA NA CIRURGIA
Notice bibliographique
Résumé
A Realidade Aumentada (RA) tem emergido como uma tecnologia transformadora na área da cirurgia, oferecendo potenciais avanços em diversas especialidades. Este artigo revisa criticamente a literatura atual para explorar os avanços e desafios das aplicações da RA na cirurgia. A introdução destaca a crescente relevância da RA como uma ferramenta inovadora que visa melhorar a precisão, eficiência e resultados clínicos em procedimentos cirúrgicos. A metodologia adotada neste estudo é baseada em uma revisão integrativa da literatura, envolvendo uma análise abrangente de artigos científicos selecionados. Utilizando as diretrizes do estilo Vancouver, foram examinadas publicações relevantes que abordam a aplicação da RA em cirurgias, com especial atenção às referências fornecidas anteriormente. A busca abrangeu periódicos científicos, conferências e revisões especializadas para garantir uma abordagem abrangente. Os resultados desta revisão indicam uma ampla gama de aplicações bem-sucedidas da RA em diferentes procedimentos cirúrgicos. Estudos, como o de Maruyama et al. (2014), destacam o desenvolvimento de sistemas de navegação em tempo real para cirurgias hepáticas, utilizando projeção de mapeamento com fluorescência de verde de indocianina. Além disso, pesquisas como as de Pratt et al. (2018) e Vávra et al. (2019) enfatizam o uso efetivo da RA em procedimentos ortopédicos, proporcionando uma navegação precisa e melhorando a eficiência do cirurgião. Contudo, os resultados também revelam desafios significativos, como discutido por Khor et al. (2019). Questões éticas, legais e de segurança relacionadas à implementação da RA na cirurgia precisam ser cuidadosamente consideradas. A interatividade entre humanos e sistemas de RA, conforme explorado por Pratt et al. (2016), destaca a necessidade de aprimorar a experiência do usuário para otimizar o benefício clínico. Esta revisão integrativa destaca os avanços e desafios das aplicações da Realidade Aumentada na cirurgia. A convergência de sistemas robóticos, tecnologias de imagem avançada e interatividade aprimorada demonstra um potencial transformador na prática cirúrgica. No entanto, é crucial abordar os desafios éticos e legais para garantir uma adoção responsável e ética da RA. A compreensão desses avanços e desafios fornece uma base sólida para orientar futuras pesquisas e implementações clínicas, visando aprimorar a eficácia e segurança dos procedimentos cirúrgicos.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».