ľ¹Ï¸£ÀûÓ°ÊÓ

Dit proefschrift onderzocht het transformerende potentieel van kunstmatige intelligentie (KI) en machine learning (ML) binnen de heelkunde, met een specifieke focus op het verbeteren van voorspellende capaciteiten in de plastische en reconstructieve chirurgie. Geconfronteerd met de beperkingen van traditionele statistische methoden in het voorspellen van patiënt-specifieke uitkomsten, had dit werk tot doel nieuwe, door KI/ML-gedreven voorspellende modellen te ontwikkelen, valideren en evalueren.

Het kernonderzoek concentreerde zich op de ontwikkeling en rigoureuze evaluatie van modellen die specifieke, impactvolle ongunstige uitkomsten voorspellen in diverse reconstructieve settings. Deze studies toonden succesvol aan dat ML-modellen nauwkeurig complicaties konden voorspellen na borstreconstructie, complexe buikwandreconstructies, en hoofd-hals reconstructies.

In deze toepassingen presteerden de ML-modellen consistent beter dan conventionele statistische modellen. Ze behaalden niet alleen een superieure voorspellende nauwkeurigheid, maar identificeerden ook een breder en genuanceerder scala aan risicofactoren.

De klinische implicaties van deze bevindingen zijn significant. Gevalideerde ML-modellen bieden het potentieel voor sterk geïndividualiseerde preoperatieve risicobeoordeling. Dit verbetert de voorlichting aan patiënten, faciliteert beter geïnformeerde gezamenlijke besluitvorming, en helpt bij het verfijnen van de chirurgische planning en techniekkeuze. De succesvolle vertaling van deze KI-instrumenten naar de klinische praktijk vereist echter zorgvuldige overweging van implementatie-uitdagingen en governancestructuren, waarvoor dit proefschrift een raamwerk biedt. Concluderend levert dit proefschrift overtuigend bewijs voor de haalbaarheid en het nut van AI en ML om de voorspellende analysecapaciteiten in de reconstructieve chirurgie aanzienlijk te verbeteren.