AVANÇOS E DESAFIOS DAS APLICAÇÕES DA REALIDADE AUMENTADA NA CIRURGIA
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".