研究人员开发用于外科手术训练的人工智能工具

佛罗里达新墨西哥大学-佛罗里达州立大学工程学院的新研究可以帮助外科医生更好地为关键工作做好准备。谷歌资助的该学院院长SuvranuDe领导开发了一种人工智能工具，该工具通过分析外科医生的手术技术视频并提供反馈来培训外科医生。这项研究最近发表在《JAMASurgery》上。“受训外科医生接受的培训和反馈越多，他们的技能就会提高得越多，”De说道。“我们建立了一个先进的基于视频的评估网络(VBA-Net)，这是朝着有效自动化评估外科手术技能迈出的重要一步。该系统使用最先进的深度学习模型进行形成性和总结性评估，以促进技能发展。”

VBA-Net是一种AI模型，它通过观看真实手术任务的完整视频来学习区分专家和新手。它为学习者提供最终分数和在线反馈。它自动完成手术技能评估任务，而这项任务目前由经过培训的监考人员执行。

该平台将深度神经网络(DNN)技术与现有的基于视频的手术评估相结合，为有抱负的外科医生提供实时反馈。深度神经网络是一种人工智能，它反映了人类大脑的复杂性，并有助于根据个人兴趣定制学习过程，从而提高建议的相关性。

“该工具可以为评估人员提供宝贵的支持，并有可能确保评估的一致性，”De表示。“我们的目标是通过引导受训人员将注意力集中在外科手术最关键的方面来简化评估流程。”

DNN技术采用了可解释人工智能(XAI)，这种人工智能可以让人类更好地理解网络内部不透明的运作方式。它让用户信任机器学习算法产生的结果和输出。该技术只需要最少的硬件和标准的摄像头设置。

De的研究将有助于实现美国外科委员会的一项倡议，即将基于视频的评估(VBA)纳入培训外科医生和附属手术人员。该组织于2021年启动了首个标准化VBA的试点计划。De的开创性愿景将AI与VBA直接关联起来。

“我们希望这项研究的见解能够为未来五到十年内将这项技术整合到培训和认证计划中铺平道路，”De说道。“我们最终的愿望是在未来改善患者的治疗效果、挽救生命并培养更多训练有素的外科医生。”