生物材料与生物工程中的人工智能

《Clinics in Plastic Surgery》：Artificial Intelligence in Biomaterials and Bioengineering

　　

章节摘录

要点

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  人工智能/机器学习（ML）方法现在加速生物材料的发现，预测材料行为（强度、降解），自动化基于图像的患者建模，并改进整形外科应用的制造质量控制。
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  一些应用已经临床成熟（基于图像的规划、基本预测模型、三维（3D）打印的患者特异性植入物、近红外光谱皮瓣灌注监测），而其他仍处于研究阶段（闭环

临床和材料背景

整形外科医生依赖一系列生物材料和工程构建物来恢复形态和功能，从软组织填充剂和真皮基质到用于骨和神经修复的支架。常见材料包括可吸收陶瓷和生物活性玻璃（β-磷酸三钙、羟基磷灰石和生物玻璃）；可吸收聚合物（聚己内酯和聚乳酸-羟基乙酸共聚物[PLGA]）；永久性植入材料如硅胶、聚醚醚酮（PEEK）、多孔聚乙烯和

数据类型和表征方式

AI模型依赖于跨越生物材料开发和临床转化管线的多样化、精心策划的数据源。这些包括实验材料数据（成分、制造参数、力学测试、细胞毒性以及体外/体内降解测定）3, 10, 11；成像和几何数据（CT、MRI、超声、组织学、显微镜、伤口成像和术中照片/视频）3, 12；模拟和合成数据（有限元模型、多尺度模拟、

用于理解生物学的人工智能

在AI能够指导生物材料设计或重建决策之前，它必须帮助表征组织如何响应机械和生物刺激而生长、变形和重塑。这在组织扩张中尤为重要，因为患者特异性差异在乳房形状、皮肤预应变、力学性能、治疗方案和生物生长参数方面可能导致不同的变形模式和重建结果。21, 22

ML方法开始模拟这些

用于设计生物材料的人工智能

材料信息学应用ML、数据科学和计算建模来识别生物材料组成、结构、加工条件和性能之间的关系，从而加速生物材料的发现和优化。3, 10, 11 总的来说，生物材料中的ML应用可分为两个互补任务：性能预测，其中模型从组成和结构估计材料性能；以及逆向设计，其中期望性能

用于构建个性化解决方案的人工智能

在AI辅助设计识别出候选生物材料、支架结构或植入物几何形状后，下一个转化步骤是将这些数字输出转换为可以制造、测试并整合到重建流程中的患者特异性器械。在整形和重建外科中，这在颅面应用中临床最为成熟，其中患者成像和数字建模已被用于生成定制植入物、手术导板、颅骨

用于监测患者和生物材料的人工智能

持续监测植入生物材料、愈合组织和生理反应的能力代表了迈向更个性化和数据驱动的重建护理的关键一步。柔性电子、生物集成传感器和智能生物材料的最新进展使得持续获取生理信息成为可能，而这些信息以前只能通过间歇性临床检查或定期诊断测试获得。9, 15, 18, 27

可穿戴医疗保健的未来

用于解读信号和指导护理的人工智能

前述的持续生理监测平台产生大量纵向数据，包括心率、节律、活动、温度、氧合、灌注、压力、运动和其他生理参数的测量。虽然单个信号在孤立时可能提供有限信息，但临床上有意义的见解通常只有在分析大型数据集中的复杂时间、空间和多模态模式时才出现。AI提供了一个框架

用于适应性治疗反应的人工智能

虽然监测平台和基础模型能够实现持续的生理传感和解读，但许多智能生物材料系统的最终目标是响应生物环境主动调整治疗。这些适应性治疗平台代表了从被动监测向闭环系统的转变，能够感知生理变化、解读这些信号，并在最少人工输入下启动治疗干预。3, 9, 18

……的进展

进一步考虑

尽管在AI驱动的生物材料、预测建模、增材制造、生物集成传感器和智能治疗平台方面取得了重大进展，但仍存在显著的转化障碍。在这些研究中，反复出现的挑战包括对日益复杂和患者特异性构建物需要稳健的制造可重复性和工艺验证，特别是随着增材制造引入与材料、软件工作流程、构建

总结

AI方法正日益重塑整形和重建外科的生物材料和生物工程，通过加速材料发现、支持基于图像的患者建模、实现生成式支架和植入物设计，以及改善生理数据的解读。几种应用——包括基于图像的规划、材料和支架性能的预测建模、3D打印的患者特异性植入物以及基于传感器的灌注监测——已经在临床

临床护理要点

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  患者特异性3D打印植入物、手术导板和矫形器在颅面重建中已临床确立。数字设计在制造前仍需外科医生审核。
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  支架强度、降解性或可打印性的机器学习预测是用于优先排序候选材料的工具。它们不能替代力学测试或体外和体内验证。
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  对于可吸收颅面植入物，降解时间应与预期骨形成相匹配，以避免

披露

作者声明与本文内容无利益冲突。本研究未获得外部资助。

Michelle Benedict|Alexander Lin