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Artificial Intelligence in Breast Reconstruction - 13/10/26

Doi : 10.1016/j.cps.2026.08.005 
Jonlin Chen, MD a, b, Ariel J. Gabay, BA b, Jonas A. Nelson, MD, MPH b, ⁎
a Department of Plastic & Reconstructive Surgery, Johns Hopkins University School of Medicine, Baltimore, MD, USA 
b Plastic and Reconstructive Surgery Service, Department of Surgery, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY, USA 

∗ Corresponding author.
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Tuesday 13 October 2026

Résumé

Artificial intelligence (AI) has the potential to aid breast reconstruction through predictive modeling, patient-specific image generation, and educational support tools. Machine learning algorithms are being used to forecast patient-reported outcomes and surgical complications, while deep learning models offer visual simulations to support shared decision-making. Patients are increasingly using large language models and AI chatbots to seek answers to their surgical questions. Although these AI applications remain in the early stages of clinical integration, ongoing model refinements and clinical validation may accelerate the adoption of these tools to enhance care in breast reconstruction.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Artificial intelligence, Machine learning, Breast reconstruction, Patient-reported outcomes, Risk prediction, Generative adversarial networks, Image generation


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