基于机器学习的骨科生物材料设计与优化

摘要

随着人工智能的发展，机器学习在骨科生物材料领域的应用日益增多，具有极大潜力。本文首先介绍机器学习的基本类型、针对不同目标场景的算法选取及其评价指标；其次分析不同骨科生物材料在设计过程中的关键化学和物理参数，及其相应的机器学习训练数据集；随后详细探讨机器学习在金属生物材料、生物陶瓷材料、高分子生物材料以及生物3D打印新材料中的具体应用，通过案例展示机器学习在预测材料性能、优化制造工艺、研究生物相容性等方面的优势。骨科生物材料正在向多学科交叉融合以及智能化方向发展，机器学习作为这一发展趋势中的关键技术，将更加高效地推动材料开发及临床应用。最后，本文分析当前阻碍机器学习进一步应用在临床中的瓶颈问题，并展望机器学习在骨科生物材料优化设计领域的广阔前景。总之，机器学习为骨科生物材料的设计和优化提供新的思路和方法。

关键词

机器学习 / 骨科生物材料 / 材料设计 / 性能优化 / 智能材料

基金资助

国家重点研发计划(2023YFB3810200); 国家自然科学基金(32201070)