کاربرد هوش مصنوعی در پزشکی بازساختی

مقدمه: بهینه‌سازی فرآیندهای مهندسی بافت نیازمند مدل‌هایی است که نتایج ساختاری و عملکردی را با شناسایی ارتباطات بین پارامترهای مختلف و تحلیل فرایندهای گوناگون، پیش‌بینی نماید. طبق مطالعات مرتبط پزشکی، هوش مصنوعی پتانسیل قابل توجهی جهت تحلیل و پیش بینی داده نشان داده است. در مطالعه حاضر مقالات در دسترس در زمینه کاربردهای هوش مصنوعی در پزشکی بازساختی و مهندسی بافت از گوگل محقق و پابمد، انتخاب و مطالعه شدند. هوش مصنوعی می‌تواند در طراحی، تعیین ترکیبات، ساخت، پیش‌بینی ویژگی‌های زیست مواد مختلف و داربست‌ها، پیش‌بینی رفتارهای سلولی، جایگزینی مطالعات حیوانی و کنترل واکنش‌های زیستی نقش موثر ایفا نماید. به علاوه، استفاده از هوش مصنوعی منجر به صرفه‌جویی در زمان و هزینه، تسریع و تسهیل دستیابی به نتایج بهینه می‌گردد. نتیجه‌گیری: بکارگیری هوش مصنوعی، شامل یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، در حوزه پزشکی بازساختی و مهندسی بافت تحلیل تمامی انواع داده‌های جدولی و تصویری را امکان‌پذیر ساخته و پتانسیل قابل توجهی جهت تحلیل داده، بهینه‌سازی و پیش‌بینی نشان داده است.

application of artificial intelligence in regenerative medicine

introduction: optimizing tissue engineering processes requires models to predict structural and functional results by identifying relationships between different parameters and analyzing diverse processes. according to related medical studies, artificial intelligence has shown significant potential for data analysis and prediction. in the current study, the articles available in google scholar and pubmed, which were in the field of artificial intelligence applications in regenerative medicine and tissue engineering, were selected and studied. artificial intelligence can play an effective role in designing, determining compounds, manufacturing, predicting the characteristics of various biomaterials and scaffolds, predicting cell behaviors, replacing animal studies, controlling biological reactors. furthermore, using artificial intelligence leads to saving time and cost, accelerating and facilitating the achievement of optimal results. conclusion: the use of artificial intelligence, including machine learning and deep learning, in the field of regenerative medicine and tissue engineering, makes it possible to analyze all types of tabular and image data, and has shown significant potential for data analysis, optimization, and prediction.