评估人工智能对超声波引导的外围神经和平面块在识别解剖结构方面的有效性
Irfan Gungor1, Berrin Gunaydin1, Beyza M Buyukgebiz Yeşil1
1Gazi University Faculty of Medicine, Department of Anesthesiology & Reanimation, Ankara, Besevler 06500, Turkey.
概括
人工智能 (AI) 准确地识别了超声波引导的神经块的解剖学. 这项技术通过解释常见块区域的实时超声波来协助麻醉师.
科学领域:
- 麻醉学 麻醉学
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 评估人工智能的准确性,以实时识别超声波引导的外围神经和平面块中的解剖学.
- 涉及八个解剖学区域的前性观察研究.
研究的目的:
- 评估基于人工智能的实时解剖识别对超声波引导的神经和平面块的有效性.
- 为了确定AI在这些程序期间解释解剖结构的准确性.
主要方法:
- 40名健康的志愿者使用AI软件 (Nerveblox,SmartAlfa) 进行了超声波扫描.
- 麻醉学学员在八个特定区域进行扫描 (子宫,手臂,PECS,直肠,股骨,带道,骨,ESP).
- 图像被专家验证器在6分级别上验证,基于人口统计和块类型进行比较.
主要成果:
- 在大多数地区,人工智能在识别解剖结构方面表现出很高的准确性.
- 专家间的一致性很高,在ESP,股骨和椎中存在较小的差异.
- 人口统计学因素 (性别,年龄,BMI) 显示,特定区块地区的得分存在一些显著差异.
结论:
- 基于人工智能的解剖学识别对超声波引导的神经和平面块来说是准确的.
- 人工智能技术成功地在实时超声波中解释了解剖结构.
- 这种人工智能工具在协助麻醉师在手术过程中非常有价值.
