DOI: https://doi.org/10.1007/s00266-025-05607-z
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41530558
تاريخ النشر: 2026-01-13
المؤلف: Jakob Fenske وآخرون
الموضوع الرئيسي: جراحة الأنف ودراسات مجرى الهواء
نظرة عامة
تناقش هذه القسم تطبيق الذكاء الاصطناعي (AI) في التقييم الجمالي لعمليات جراحة الذقن وزيادة الذقن، والتي يتم تقييمها تقليديًا من خلال آراء الخبراء الذاتية وقياسات المرضى المبلغ عنها. تستخدم الدراسة الذكاء الاصطناعي ICA Aesthetic Navigation لتقديم تحليل موضوعي لنتائج الجراحة.
تشير النتائج إلى أنه على الرغم من وجود تحسينات صغيرة بعد العملية في الدرجات الجمالية، خاصة بين المرضى الأكبر سنًا، إلا أن هذه التغييرات لم تحقق دلالة إحصائية وظلت دون عتبات الفرق السريري المهم الحد الأدنى (MCID). وهذا يبرز ضرورة إجراء دراسات أكبر وآفاقية لتحديد عتبات MCID موثوقة. بشكل عام، تؤكد الأبحاث على إمكانيات أدوات الذكاء الاصطناعي في تقديم تقييمات موضوعية وقابلة للتكرار في جراحة التجميل الوجهية، مما يشير إلى أن التحقيقات المستقبلية مع مجموعات بيانات أكبر وتصوير موحد ضرورية للتحقق من هذه النتائج الأولية وتوضيح دور الذكاء الاصطناعي في تقييم نتائج جراحة الذقن.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على أهمية وجود ذقن محدد بشكل جيد لتحقيق التناغم الوجه، وهو أمر حاسم لكل من الإدراك الجمالي وتوازن الملامح. يتم تقديم جراحة الذقن العظمية كإجراء جراحي رئيسي في جراحة التجميل الوجهية، حيث تعالج التباينات الخلقية، والتغيرات المرتبطة بالعمر، والتفضيلات الجمالية لتعزيز نسب الوجه السفلي. تقليديًا، اعتمدت تقييمات نتائج الجراحة على التقييمات الذاتية ونتائج المرضى المبلغ عنها، والتي، على الرغم من قيمتها، قد تقدم تحيزًا.
تقدم الورقة استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) في قياس نتائج جراحة الذقن بشكل موضوعي. على وجه التحديد، تناقش نموذج قياسات أبحاث الذكاء الاصطناعي ICA Aesthetic Navigation AI Research Metrics Model (ICAANÒ ARMM)، الذي يستخدم خوارزميات التعلم الآلي لتقييم الخصائص الوجهية من خلال مقاييس محددة مسبقًا. ينتج هذا النموذج درجات جمالية قابلة للقياس تتعلق بجاذبية الوجه، والشباب، وجودة الجلد من خلال تحليل المعالم الوجهية التفصيلية. تهدف الدراسة إلى تطبيق ICAANÒ ARMM على مجموعة بيانات من الصور قبل وبعد العملية لقياس التحسينات الجمالية بشكل موضوعي بعد جراحة الذقن، بينما تستكشف أيضًا التباينات في النتائج بناءً على العمر والجنس. تؤكد هذه الأبحاث على إمكانيات أدوات الذكاء الاصطناعي لتعزيز تقييم النتائج الجمالية في جراحة الوجه.
الطرق
يستعرض قسم “المواد والطرق” في ورقة البحث التصميم التجريبي والإجراءات المستخدمة للتحقيق في فرضية البحث. يوضح المواد المستخدمة، بما في ذلك الكواشف المحددة، والمعدات، وأي عينات بيولوجية، مما يضمن إمكانية تكرار الدراسة. تشمل المنهجية التقنيات المطبقة لجمع البيانات، مثل التحليلات الإحصائية، والبروتوكولات التجريبية، وأي نماذج حسابية مستخدمة لتفسير النتائج.
بالإضافة إلى ذلك، قد يصف القسم طرق أخذ العينات، والضوابط المطبقة، والمنطق وراء إعداد التجربة المختار. يضمن هذا النهج الشامل أن تكون النتائج قوية ويمكن التحقق منها من خلال الأبحاث المستقبلية. تعتبر الوضوح والدقة في الطرق المقدمة أمرًا حاسمًا للمجتمع العلمي لتقييم موثوقية وقابلية تطبيق استنتاجات الدراسة.
النتائج
في قسم النتائج، تفيد الدراسة بأن جميع الدرجات الجمالية الثلاثة تحسنت بعد العملية، حيث أظهر مؤشر الجمال الوجه (FAI) أكبر زيادة من 82 (73-89) إلى 85 (75-92)، على الرغم من أن هذا التغيير لم يكن ذا دلالة إحصائية (p = 0.296). ومن الجدير بالذكر أن المرضى الأكبر سنًا (≥ 35 عامًا) أظهروا تحسينات أكبر في درجات FAI مقارنة بنظرائهم الأصغر سنًا، حيث كانت الدرجات 4 (1-10) مقابل 1 (-3-5)، على التوالي (p = 0.028). بينما لوحظت اتجاهات تتعلق بالجنس، إلا أنها لم تصل إلى دلالة إحصائية. علاوة على ذلك، أشار تحليل فرعي عرقي إلى عدم وجود اختلافات في تغييرات الدرجات، مما يشير إلى أن النتائج قد تكون قابلة للتطبيق عبر خلفيات ثقافية متنوعة.
على الرغم من التحسينات الملحوظة، إلا أنها لم تتجاوز الفروق السريرية المهمة الحد الأدنى المقدرة (MCIDs). تستنتج الدراسة أن التحليل الجمالي المدعوم بالذكاء الاصطناعي يقدم نهجًا حديثًا وموضوعيًا لتقييم نتائج جراحة الذقن. بينما تشير النتائج إلى تحسينات جمالية عامة بعد الجراحة، يدعو المؤلفون إلى مزيد من الأبحاث مع أحجام عينات أكبر وقياسات ذاتية من المرضى للتحقق من هذه النتائج. يتم تسليط الضوء على إمكانيات أدوات الذكاء الاصطناعي كأدوات داعمة في الطب الجمالي، بهدف مساعدة كل من الأطباء والمرضى في اتخاذ قرارات جراحية مستنيرة. تصنف الدراسة على أنها مستوى الأدلة III.
المناقشة
استخدمت الدراسة أداة تحليل قائمة على الذكاء الاصطناعي، ICAAN® ARMM، لتقييم النتائج الجمالية بشكل موضوعي بعد جراحة الذقن باستخدام صور قبل وبعد العملية مأخوذة من RealSelf.com. ركز التحليل على ثلاث درجات جمالية: مؤشر الجمال الوجه (FAI)، مؤشر الشباب الوجه (FYI)، ومؤشر جودة الجلد (SQI). أشارت النتائج إلى اتجاه عام للتحسين في هذه الدرجات بعد الجراحة، حيث أظهر FAI أكبر زيادة من 82 إلى 85، على الرغم من أن هذه التغييرات لم تكن ذات دلالة إحصائية ولم تتجاوز الفروق السريرية المهمة المقدرة (MCIDs). كما سلطت الدراسة الضوء على التباينات في النتائج بناءً على العمر والجنس، حيث شهد المرضى الأكبر سنًا (≥35 عامًا) تحسينات أكبر في الدرجات الجمالية مقارنة بالمرضى الأصغر سنًا، بينما أظهر الرجال عمومًا تحسينات أكثر اتساقًا في الجمال المدرك مقارنة بالنساء.
تؤكد النتائج على إمكانيات التقييمات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي في جراحة التجميل، حيث توفر نهجًا موحدًا وموضوعيًا لتقييم نتائج الجراحة. على الرغم من عدم وجود دلالة إحصائية في تغييرات الدرجات، تقترح الدراسة أن أدوات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تكمل طرق التقييم التقليدية، مما يساعد في التخطيط قبل العملية والتقييمات بعد العملية. هناك حاجة إلى مزيد من الأبحاث مع أحجام عينات أكبر ومجموعات بيانات متنوعة للتحقق من هذه النتائج الأولية ولتطوير نموذج الذكاء الاصطناعي لفهم أكثر شمولاً للنتائج الجمالية في جراحة الذقن. بشكل عام، تمثل هذه الدراسة خطوة مهمة نحو دمج الذكاء الاصطناعي في جراحة التجميل الوجهية، مما يعزز التقييمات الموضوعية التي تتماشى مع المعايير المتطورة للرعاية في هذا المجال.
القيود
تقدم الدراسة عدة قيود يجب أخذها في الاعتبار عند تفسير نتائجها. أولاً، الطبيعة الاسترجاعية لمجموعة البيانات تقدم تحيزات محتملة تتعلق باختيار المرضى وجودة الصور، حيث قد تختلف الصور المقدمة ذاتيًا في الإضاءة والزوايا والتعبيرات، مما يؤثر على الدرجات التي يولدها الذكاء الاصطناعي. وهذا يتطلب تفسيرًا استكشافيًا للنتائج، والذي يجب أن يُعلم تصميم الدراسات المستقبلية الآفاقية مع منهجيات موحدة. بالإضافة إلى ذلك، كانت حجم العينة صغيرًا نسبيًا، مما أدى إلى تحليلات غير قوية حدت من القدرة على اكتشاف التغييرات الصغيرة، حيث تراوحت القوى المحققة من 6% إلى 30%. وهذا يبرز ضرورة إجراء دراسات أكبر ذات قوة آفاقية للتحقق من عتبات الفرق السريري المهم الحد الأدنى (MCID) وضمان مجموعة تمثيلية أكثر من حيث العمر والجنس والتنوع العرقي.
علاوة على ذلك، فإن غياب ضوابط غير جراحية متطابقة بسبب الإطار الاسترجاعي يبرز الطبيعة الاستكشافية للدراسة. بينما يوفر التحليل الجمالي القائم على الذكاء الاصطناعي قياسًا موضوعيًا، فإنه يفشل في دمج رضا المرضى الفردي والعوامل النفسية الاجتماعية التي تؤثر على الجاذبية المدركة. كما أن الدراسة تفتقر إلى بيانات حول الزرعات الاصطناعية، التي ارتبطت بنتائج أقل مقارنة بجراحة الذقن العظمية. يجب أن تهدف الأبحاث المستقبلية إلى دمج تقييمات الذكاء الاصطناعي مع نتائج المرضى المبلغ عنها وتقييمات الخبراء لتحقيق فهم شامل لنجاح الجراحة.
DOI: https://doi.org/10.1007/s00266-025-05607-z
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41530558
Publication Date: 2026-01-13
Author(s): Jakob Fenske et al.
Primary Topic: Nasal Surgery and Airway Studies
Overview
This section discusses the application of artificial intelligence (AI) in the aesthetic evaluation of genioplasty and chin-augmentation procedures, which are traditionally assessed through subjective expert opinions and patient-reported measures. The study employs the ICA Aesthetic Navigation AI to provide an objective analysis of surgical outcomes.
The findings indicate that while there were small postoperative improvements in aesthetic scores, particularly among older patients, these changes did not achieve statistical significance and remained below the minimal clinically important difference (MCID) thresholds. This highlights the necessity for larger, prospective studies to establish reliable MCID thresholds. Overall, the research underscores the potential of AI tools for providing objective and reproducible assessments in facial plastic surgery, suggesting that future investigations with larger datasets and standardized imaging are essential for validating these initial findings and clarifying the role of AI in evaluating genioplasty outcomes.
Introduction
The introduction highlights the significance of a well-defined chin in achieving facial harmony, which is crucial for both aesthetic perception and profile balance. Osseous genioplasty is presented as a key surgical intervention in facial plastic surgery, addressing congenital asymmetries, age-related changes, and aesthetic preferences to enhance lower facial proportions. Traditionally, evaluations of surgical outcomes have relied on subjective assessments and patient-reported outcomes, which, while valuable, may introduce bias.
The paper introduces the use of artificial intelligence (AI) in objectively quantifying the outcomes of genioplasty. Specifically, it discusses the ICA Aesthetic Navigation AI Research Metrics Model (ICAANÒ ARMM), which utilizes machine learning algorithms to assess facial characteristics through predefined metrics. This model generates quantifiable aesthetic scores related to facial attractiveness, youthfulness, and skin quality by analyzing detailed facial landmarks. The study aims to apply the ICAANÒ ARMM to a dataset of preoperative and postoperative images to objectively measure aesthetic improvements following genioplasty, while also exploring variations in outcomes based on age and sex. This research underscores the potential of AI tools to enhance the evaluation of aesthetic outcomes in facial surgery.
Methods
The “Materials and Methods” section of the research paper outlines the experimental design and procedures employed to investigate the research hypothesis. It details the materials used, including specific reagents, equipment, and any biological samples, ensuring reproducibility of the study. The methodology encompasses the techniques applied for data collection, such as statistical analyses, experimental protocols, and any computational models utilized to interpret the results.
Additionally, the section may describe the sampling methods, controls implemented, and the rationale behind the chosen experimental setup. This comprehensive approach ensures that the findings are robust and can be validated by future research. The clarity and precision of the methods presented are crucial for the scientific community to assess the reliability and applicability of the study’s conclusions.
Results
In the results section, the study reports that all three aesthetic scores improved postoperatively, with the Facial Aesthetic Index (FAI) showing the most significant increase from 82 (73-89) to 85 (75-92), although this change was not statistically significant (p = 0.296). Notably, older patients (≥ 35 years) demonstrated greater enhancements in FAI scores compared to their younger counterparts, with scores of 4 (1-10) versus 1 (-3-5), respectively (p = 0.028). While trends related to sex were observed, they did not reach statistical significance. Furthermore, an ethnic subgroup analysis indicated no differences in score changes, suggesting that the findings may be applicable across diverse cultural backgrounds.
Despite the observed improvements, they did not surpass the estimated Minimal Clinically Important Differences (MCIDs). The study concludes that AI-assisted aesthetic analysis presents a modern and objective approach to evaluating genioplasty outcomes. While the findings indicate general aesthetic enhancements following surgery, the authors advocate for further research with larger sample sizes and subjective patient-reported measures to validate these results. The potential of AI tools as supportive instruments in aesthetic medicine is highlighted, aiming to assist both clinicians and patients in making informed surgical decisions. The study is classified as Level of Evidence III.
Discussion
The study employed an AI-based analysis tool, the ICAAN® ARMM, to objectively assess aesthetic outcomes following genioplasty using pre- and postoperative photographs sourced from RealSelf.com. The analysis focused on three aesthetic scores: the Facial Aesthetic Index (FAI), Facial Youthfulness Index (FYI), and Skin Quality Index (SQI). Results indicated a general trend of improvement in these scores post-surgery, with the FAI showing the most significant increase from 82 to 85, although these changes were not statistically significant and did not exceed the estimated minimal clinically important differences (MCIDs). The study also highlighted variations in outcomes based on age and sex, with older patients (≥35 years) experiencing greater improvements in aesthetic scores compared to younger patients, while men generally showed more consistent enhancements in perceived aesthetics than women.
The findings underscore the potential of AI-driven evaluations in aesthetic surgery, providing a standardized and objective approach to assessing surgical outcomes. Despite the lack of statistical significance in score changes, the study suggests that AI tools could complement traditional assessment methods, aiding in preoperative planning and postoperative evaluations. Future research with larger sample sizes and diverse datasets is necessary to validate these preliminary findings and to refine the AI model for a more comprehensive understanding of aesthetic outcomes in genioplasty. Overall, this study represents a significant step toward integrating AI in facial aesthetic surgery, promoting objective assessments that align with evolving standards of care in the field.
Limitations
The study presents several limitations that must be considered when interpreting its findings. Firstly, the retrospective nature of the dataset introduces potential biases related to patient selection and image quality, as the self-submitted images may vary in lighting, angles, and expressions, affecting the AI-generated scores. This necessitates an exploratory interpretation of the results, which should inform the design of future prospective studies with standardized methodologies. Additionally, the sample size was relatively small, resulting in underpowered analyses that limited the ability to detect small changes, with achieved powers ranging from 6% to 30%. This underlines the necessity for larger, prospectively powered studies to validate minimal clinically important difference (MCID) thresholds and ensure a more representative cohort in terms of age, sex, and ethnic diversity.
Moreover, the absence of matched non-surgical controls due to the retrospective framework further emphasizes the exploratory nature of the study. While the AI-based aesthetic analysis provides objective quantification, it fails to incorporate individual patient satisfaction and psychosocial factors that influence perceived attractiveness. The study also lacked data on alloplastic implants, which have been associated with inferior outcomes compared to osseous genioplasties. Future research should aim to integrate AI evaluations with patient-reported outcomes and expert assessments to achieve a comprehensive understanding of surgical success.