Phẫu thuật thẩm mỹ là một lĩnh vực ngày càng phát triển, không ngừng tìm kiếm và áp dụng các công nghệ tiên tiến để mang lại kết quả tốt nhất cho bệnh nhân. Tính đến năm 2024, ngành công nghiệp thẩm mỹ đã chứng kiến sự ra đời của nhiều kỹ thuật và công nghệ mới, mở ra những cánh cửa mới trong việc cải thiện ngoại hình và tạo ra vẻ đẹp tự nhiên. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các kỹ thuật phẫu thuật thẩm mỹ tiên tiến nhất cùng với ứng dụng của chúng.

1. 3D Mô Hình Hóa và Máy In 3D

Kỹ thuật 3D mô hình hóa và máy in 3D đã trở thành một trong những công nghệ tiên tiến nhất trong lĩnh vực phẫu thuật thẩm mỹ. Bằng cách sử dụng hình ảnh chụp từ nhiều góc độ khác nhau, các bác sĩ có thể tạo ra một mô hình 3D của vùng cần phẫu thuật. Điều này giúp họ có cái nhìn tổng quan và chính xác về cấu trúc và hình dáng của vùng cần điều chỉnh. Sau đó, các bác sĩ có thể sử dụng máy in 3D để tạo ra một mô hình vật lý của vùng đó, giúp họ dễ dàng thực hiện phẫu thuật với độ chính xác cao hơn và kết quả tối ưu.

Những tiến bộ trong công nghệ in 3D y tế đã cung cấp giải pháp cho tất cả các ngành của ngành y tế. Đối với bệnh nhân, các công cụ mới và phương pháp trị liệu mới được phát triển bằng in 3D mang lại mức độ thoải mái và cá nhân hóa mới cho các phương pháp điều trị. Đối với các bác sĩ, công nghệ mới này hiện có cho phép hiểu rõ hơn về các trường hợp phức tạp và cung cấp các công cụ mới có thể nâng cao tiêu chuẩn chăm sóc.

2. Công Nghệ Laser và Ánh Sáng IPL

Mặc dù không mới, nhưng công nghệ laser và ánh sáng Intense Pulsed Light (IPL) được sử dụng rộng rãi trong nhiều phương pháp phẫu thuật thẩm mỹ hiện đại ngày nay. Công nghệ này có thể được áp dụng để loại bỏ các dấu vết da không mong muốn như vết nám, tàn nhang, vết rạn da và lông mọc không mong muốn. Laser và IPL hoạt động bằng cách tác động lên các tế bào da mục tiêu, kích thích sự sản sinh collagen và loại bỏ các bề mặt da không mong muốn một cách an toàn và hiệu quả.

3. Phẫu Thuật Robot Hóa

Phẫu thuật robot hóa là một trong những kỹ thuật tiên tiến nhất được áp dụng trong phẫu thuật thẩm mỹ. Với việc sử dụng robot và hệ thống điều khiển tự động, các bác sĩ có thể thực hiện các thao tác phẫu thuật với độ chính xác cao hơn và ít xâm lấn hơn so với phẫu thuật truyền thống. Công nghệ này đặc biệt hữu ích trong các phẫu thuật đòi hỏi độ chính xác cao như phẫu thuật mũi hay phẫu thuật nâng cơ mặt.

Ca phẫu thuật được thực hiện bằng robot

4. Phẫu Thuật Thẩm Mỹ Không Dao Cắt

Phẫu thuật thẩm mỹ không dao cắt là một xu hướng mới đang thu hút sự quan tâm của nhiều người. Thay vì sử dụng dao cắt truyền thống, các bác sĩ sử dụng các kỹ thuật tiên tiến như sử dụng filler, botox, và các công nghệ không xâm lấn khác để cải thiện ngoại hình của bệnh nhân. Các phương pháp này thường ít đau đớn hơn, không cần thời gian hồi phục lâu dài và mang lại kết quả tự nhiên hơn cho bệnh nhân.

5. Sử Dụng Công Nghệ AI và Machine Learning

Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và machine learning cũng đang được áp dụng trong lĩnh vực phẫu thuật thẩm mỹ. Các hệ thống AI có thể phân tích và dự đoán kết quả của phẫu thuật dựa trên dữ liệu từ các trường hợp phẫu thuật trước đó. Điều này giúp các bác sĩ có cái nhìn tổng quan và chính xác hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến kết quả phẫu thuật và lựa chọn phương pháp phẫu thuật phù hợp nhất cho từng bệnh nhân.

Bất chấp những cải tiến mang tính công cụ mà công nghệ đã mang lại cho ngành chăm sóc sức khỏe, vẫn còn nhiều cách khác mà trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện đáng kể cách thức cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Với khả năng bắt chước trí tuệ con người của trí tuệ nhân tạo, người ta tin rằng AI có tiềm năng vừa tăng năng suất vừa hiệu quả của các hệ thống chăm sóc sức khỏe toàn cầu của chúng ta. Từ việc giảm tình trạng kiệt sức của chuyên gia chăm sóc sức khỏe đến cho phép bác sĩ tập trung vào các vấn đề sức khỏe nghiêm trọng hơn, trí tuệ nhân tạo có tiềm năng đầy hứa hẹn cho ngành chăm sóc sức khỏe.

“Cơ hội lớn nhất mà AI mang lại không phải là giảm lỗi hay khối lượng công việc hay thậm chí là chữa khỏi bệnh ung thư. Đó là cơ hội để khôi phục lại sự kết nối và niềm tin quý giá và lâu đời.” – Eric Topol, Tác giả cuốn Deep Medicine: Trí tuệ nhân tạo có thể giúp con người chăm sóc sức khỏe trở lại như thế nào

Công nghệ ngày càng phát triển đã mở ra những cơ hội mới trong lĩnh vực phẫu thuật thẩm mỹ. Với sự tiến bộ của các kỹ thuật như 3D mô hình hóa, công nghệ laser, phẫu thuật robot hóa và sự kết hợp với trí tuệ nhân tạo, bác sĩ có thể cung cấp cho bệnh nhân những dịch vụ phẫu thuật thẩm mỹ an toàn, chính xác và có kết quả tối ưu. Tuy nhiên, việc lựa chọn phẫu thuật thẩm mỹ vẫn cần được thực hiện dựa trên sự tư vấn kỹ lưỡng từ các chuyên gia y tế và sự hiểu biết cẩn thận về các phương pháp và kỹ thuật hiện đại.

Nguồn tài liệu:

1. McCarthy J. What is Artificial Intelligence? Available at www-formal.stanford.edu/jmc/whatisai/. Accessed April 2, 2020.
2. Turing AM. I. – Computing machinery and intelligence. Mind. 1950;59:433–460. [Google Scholar]
3. Buchanan BG, Edward SH. Rule-Based Expert Systems: the MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project. Available at http://www.shortliffe.net/Buchanan-Shortliffe-1984/MYCIN Book.htm. Accessed July 3, 2020.
4. Gambhir S, Malik S, Kumar Y. Role of soft computing approaches in healthcare domain: a mini review. J Med Syst. 2016;40:1–20. [PubMed] [Google Scholar]
5. Noorbakhsh-Sabet N, Zand R, Zhang Y, et al. Artificial intelligence transforms the future of health care. Am J Med. 2019;132:795–801. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
6.  Bogle B, Balduino R, Wolk DM, et al. Predicting mortality of sepsis patients in a multi-site healthcare system using supervised machine learning. Int’l Conf. Health Informatics and Medical Systems. 2018. [Google Scholar]
7. Ebert BL, Golub TR. Genomic approaches to hematologic malignancies. Blood. 2004;104:923–932. [PubMed] [Google Scholar]
8. Knoops PGM, Papaioannou A, Borghi A, et al. A machine learning framework for automated diagnosis and computer-assisted planning in plastic and reconstructive surgery. Sci Rep. 2019;9:13597. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
9. Borsting E, DeSimone R, Ascha M, et al. Applied deep learning in plastic surgery. J Craniofacial Surg. 2020;31:102–106. [PubMed] [Google Scholar]
10. Phillips M, Marsden H, Jaffe W, et al. Assessment of accuracy of an artificial intelligence algorithm to detect melanoma in images of skin lesions. JAMA Netw Open. 2019;2:e1913436. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
11. Phillips M, Greenhalgh J, Marsden H, et al. Detection of malignant melanoma using artificial intelligence: an observational study of diagnostic accuracy. Dermatol Pract Concept. 2020;10:e2020011. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
12. Mehta N, Devarakonda MV. Machine learning, natural language programming, and electronic health records: the next step in the artificial intelligence journey? J Allergy Clin Immunol. 2018;141:2019–2021.e1. [PubMed] [Google Scholar]
13. Savova GK, Masanz JJ, Ogren PV, et al. Mayo clinical text analysis and knowledge extraction system (cTAKES): architecture, component evaluation and applications. J Am Med Inform Assoc. 2010;17:507–513. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
14. Jokhio M, Mahoto N, Jokhio S, et al. Detecting tweet-based sentiment polarity of plastic surgery treatment. Mehran Univ Res J Eng Technol. 2015;34:403–412. [Google Scholar]
15. Chopan M, Sayadi L, Clark EM, et al. Plastic surgery and social media: examining perceptions. Plast Reconstr Surg. 2019;143:1259–1265. [PubMed] [Google Scholar]
16. Dodds PS, Harris KD, Kloumann IM, et al. Temporal patterns of happiness and information in a global social network: hedonometrics and Twitter. PLoS One. 2011;6:e26752. [PMC free article] [PubMed] [Google Scholar]
17. Zuo KJ, Saun TJ, Forrest CR. Facial recognition technology: a primer for plastic surgeons. Plast reconstr Surg. 2019;143:1298e–1306e. [PubMed] [Google Scholar]

Lưu ý rằng việc tham khảo các nguồn tài liệu trực tuyến là một phần quan trọng của việc tìm hiểu thông tin kiến thức thẩm mỹ trước khi thực hiện. Tuy nhiên, việc tham khảo và thảo luận trực tiếp với Bác sĩ chuyên khoa là điều quan trọng nhất. Bác sĩ sẽ có kiến thức và kinh nghiệm chuyên môn để cung cấp thông tin chi tiết và phù hợp với trường hợp cá nhân của bạn.