智能手术工作流程识别用于内镜下膜剖析与实时动物研究

科学领域:

• 人工智能在医学中的应用
• 手术技术 手术技术
• 胃肠病学 胃肠病学

背景情况:

• 人工智能已经在各个领域实现了人类水平的性能,但其在治疗程序中的应用,如内镜下粘膜解剖 (ESD) 仍未得到充分探索.
• 进行外科手术的认知辅助系统需要强大的临床前验证.

研究的目的:

• 开发和验证一个支持人工智能的认知辅助系统,名为AI-Endo,用于内镜下粘膜切割 (ESD) 中的外科工作流程识别.
• 评估AI-Endo系统在各种数据集中的性能,并将其集成到实时培训环境中.

主要方法:

• 在AI-Endo的训练中,使用了10年来由专家执行的ESD程序的201,026个标记的大数据集.
• 该模型的性能在各种情况下得到了验证,包括来自不同技能水平,不同设备和国际多中心队伍的内镜师.
• AI-Endo与奥林巴斯内镜系统集成,并在动物研究中进行实时ESD培训的测试.

主要成果:

• AI-Endo模型在验证数据上表现出色,证明了它在不同内镜师,系统和国际中心的普遍性.
• 综合系统在活体动物的ESD培训课程中成功提供了AI支持的认知辅助.
• 从手术阶段识别结果生成的自动化报告促进了技能评估.

结论:

• AI-Endo代表了人工智能为治疗内镜手术提供认知辅助的重大进步.
• 该系统经过验证的性能和集成能力突出显示了其在ESD中增强外科培训和表现的潜力.
• AI-Endo为客观技能评估和改善胃肠内镜程序结果提供了一个有前途的工具.