人工知能ハンドトラッキングを用いた胸部外科トレーニングにおける外科手技の客観的評価：実現可能性研究

科学分野:

• 外科教育
• 医療技術
• 医療における人工知能

背景:

• 患者の安全にとって外科的適性の評価は極めて重要です。
• 従来の評価ツールは、しばしば主観的な評価に依存しています。
• 外科トレーニングを強化するためには、客観的な尺度が必要です。

研究 の 目的:

• AIベースのハンドトラッキングによる客観的な外科手技評価を評価すること。
• 外科経験年数の予測におけるAIハンドトラッキングと従来の評価方法との比較。
• AIが外科的適性評価の精度を向上させることができるかどうかの判断。

主な方法:

• 44人の参加者が縫合および結紮のタスクを実行しました。
• 速度、経路長、およびジャークを測定するために、AIトラッキングソフトウェアを使用して手の動きを分析しました。
• 手続き時間、OSATS、およびハンドトラッキングメトリクスを使用して経験年数を予測するために線形回帰モデルを使用しました。

主要な成果:

• AIハンドトラッキングメトリクスは、初心者と経験豊富な外科医の間で有意差が見られました。
• AIハンドトラッキングは、外科経験年数の予測において従来のツールを上回りました（調整済みR2 0.540-0.712 vs. 0.537-0.638）。
• AIハンドトラッキングと従来の評価を組み合わせることで、最も高い予測値が得られました（調整済みR2 0.540-0.809）。

結論:

• AIベースのハンドトラッキングは、客観的で再現可能な外科手技評価を提供します。
• ハンドトラッキングメトリクスの統合は、外科経験の予測を強化します。
• AIは、外科トレーニングにおける標準化された客観的な評価をサポートします。