手術中の神経外科手術のための人工知能とディープラーニングツールの批判的評価: ハイプと証拠の対照

科学分野:

• 外科技術とは外科技術のことです.
• 医療における人工知能
• イントラオペラティブイメージング

背景:

• 人工知能 (AI) は,ますます外科のワークフローに統合され,ナビゲーション,機器追跡,画像分析などのタスクを支援しています.
• 現在のAIアプリケーションは,技術的に有望ですが,小さな,多様性のないデータセットによって制限され,オーバーフィッティングと一般的な一般化不良につながります.
• 外部による検証と臨床効果の評価 (合併症,切除の程度など) はほとんどない.

研究 の 目的:

• 術内環境における人工知能の現状と将来の方向性を評価する.
• 術内AIツールの臨床翻訳における障壁を特定する.
• 手術におけるAIの責任ある開発と採用のための要件を概説する.

主な方法:

• 術内ワークフローにおける現在のAIアプリケーションのレビュー.
• データの異質性,外部検証の欠如,および一貫性のない報告基準を含む制限の分析.
• 倫理的,規制的,資源関連の障壁の検討.

主要な成果:

• AIは,ナビゲーション,機器追跡,超音波分析,ビデオセグメンテーション,MRI再構築の潜在能力を実証しています.
• 小規模なデータセット,オーバーフィッティング,限られた外部検証,結果に焦点を当てた試験の欠如など,重大な課題が存在します.
• 規制ガイドライン (FDA,EU,WHO) は,現在,ライフサイクルモニタリングと現実世界の証拠を義務付けています.

結論:

• 術内人工知能を臨床実践に転用するには,データの標準化,報告,および多センター検証に取り組む必要があります.
• 共有データベースと標準化された報告は,進歩にとって不可欠です.
• AIは外科医の代わりにはならないが,厳格な開発とテストにより,その臨床的価値を解き放つことができる.