1、小儿泌尿外科微创及机器人辅助手术发展历程与技术价值剖析

小儿泌尿外科微创及机器人辅助手术发展历程与技术价值剖析

小儿泌尿外科微创技术发展概述

小儿泌尿外科微创外科(MIS)技术的发展历程颇为独特,既在某些方面领先于成人领域的应用,又在很多方面滞后。回顾其发展历史,能为未来的发展方向和重点提供有价值的见解。

早在1976年,腹腔镜技术就首次应用于儿童泌尿外科,用于诊断不可触及的睾丸问题。然而,直到15年后,腹腔镜睾丸固定术的手术阶段才开始积极发展。20世纪90年代初,更复杂的腹腔镜手术逐渐出现,通常遵循成人手术的模式。这种发展相对缓慢有多方面原因,主要包括小儿泌尿外科界更为谨慎,以及难以客观界定MIS技术是否能降低患者的发病率。这一问题至今仍在挑战小儿泌尿外科MIS技术的发展。

微创技术价值评估困境

任何微创技术的价值在于能否以更低的总体发病率和风险实现手术目标。但由于儿童手术后恢复通常较快,开放手术与MIS手术在发病率上的差异可能有限且难以证明。儿科病例数量相对较少,这进一步增加了评估的难度。此外,目前尚未确定一个公认的标准,来衡量MIS技术在儿童患者中所带来的益处是否能抵消其“成本”。这些成本包括经济成本(难以量化)、技术难度、手术时间以及学习曲线的影响。

如同所有新技术一样,对于MIS技术会有早期和晚期采用者,他们各自有一套常见的论据来支持自己的观点,这种争论是健康且合理的。过度热情地采用新技术可能会带来风险,因此在评估这些技术时必须保持一定的严谨性。同时,如果新技术有潜在的益处,也应给予其成熟的时间。过早的评估和判断可能会使一项有价值的技术无法得到应用,在现代监管和责任约束的背景下,这种情况可能会产生严重的阻碍。

微创技术对临床治疗的影响

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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