手術室における人工知能:手術段階,器具,解剖学的構造の識別のための人工知能モデルの体系的なレビュー

科学分野:

• 医療における人工知能
• 手術 技術
• 医学 の コンピューター ビジョン

背景:

• 手術中のビデオ分析のためのディープラーニングアルゴリズムの体系的なレビュー
• 手術における特徴抽出とパターンの認識に重点を置く.

研究 の 目的:

• 手術ビデオ解析におけるAIの応用について検討する.
• 手術段階,解剖学的構造,器具の認識におけるディープラーニングモデルのパフォーマンスを評価する.

主な方法:

• 2024年3月までのPubMed,Web of Science,およびEBSCOの包括的な文献検索
• 機械とディープラーニングに焦点を当てた外科ビデオ分析のためのAIを使用する研究を含む.
• 主な結果の指標には,精度,精度,リコール,F1スコアが含まれています.

主要な成果:

• 主に多層のニューラルネットワークを使用した21の研究が含まれていた.
• ディープラーニングモデルは手術段階の認識で81%から93.2%の高精度を達成しました.
• 解剖学的構造認識モデルは71.4%から98.1%の精度を示した.

結論:

• 人工知能は手術の精度と ワークフローを向上させる可能性を 示しています
• 手術段階での成功と 解剖学的構造の認識
• データセットの制限を克服し,注釈を標準化し,バイアスを軽減するためにさらなる研究が必要です.