换一批人工智能赋能减重代谢外科:进展、挑战与前景
AI-enabled metabolic and bariatric surgery:progress,challenges,and future directions
摘要肥胖已成为全球性公共卫生难题,减重代谢外科(MBS)是目前最有效的治疗手段之一,但患者异质性、手术流程复杂及术后依从性差等因素导致疗效差异显著.人工智能(AI)技术的快速发展为解决上述问题提供了新的途径.通过整合多维度临床、影像和动态随访数据,机器学习和大语言模型可用于手术适应证判断、方案选择、并发症预测、技能评估以及长期预后管理,逐渐成为 MBS 全流程管理的重要工具.近年来相关研究在决策支持、围手术期风险分层、机器人辅助手术优化、患者教育和术后体质量轨迹预测等方面均取得了进展,但其临床应用仍面临模型泛化能力不足、伦理规范缺乏、数据隐私和决策透明度等挑战.本文综述AI在MBS中的主要应用进展、局限性及未来发展方向,为临床医师理解和规范使用相关技术提供参考.
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关键词
减肥手术人工智能机器学习大语言模型预后综述Bariatric SurgeryArtificial IntelligenceMachine LearningLarge Language ModelsPrognosisReview
分类号
R656（外科学各论）
栏目名称
DOI
10.7659/j.issn.1005-6947.250070
发布时间
2025-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
广东省广州市科技局市校(院)企联合基金资助项目（2024A03J1037）
福建省教育厅中青年教育基金资助项目（JAT210845）
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