通过基于人工智能的自动仪器识别来评估手术专业知识,用于机器人远部胃切除术

科学领域:

• 机器人手术是一种机器人手术.
• 评估外科手术技能的评估.
• 医学中的人工智能

背景情况:

• 机器人远部胃切除术 (RDG) 是一个复杂的过程,外科医生的技能显著影响患者的治疗结果.
• 对RDG手术技能的客观评估对于改善患者护理至关重要.
• 现有的技能评估方法可能是主观的或无法获得的.

研究的目的:

• 研究一种新型人工智能 (AI) 模型在R&DG期间评估外科技能的有效性.
• 为了确定AI是否能够准确地识别手术仪器,并在手术过程中对其使用进行细分.
• 使用人工智能分析来比较经验丰富和没有经验的外科医生之间的仪器使用模式.

主要方法:

• 对RDG用于胃癌的55个机器人手术视频的分析.
• 使用Deeplab,一个时间卷积网络,训练了1234个注释图像.
• 评估深度学习指标 (IoU,准确性) 并比较在低粒细胞淋巴结剖析期间的仪器使用情况.

主要成果:

• 人工智能模型实现了0.82 ± 0.12的欧盟 (IoU) 上的平均交叉点,准确率为87.2% ± 11.9%.
• 标注的仪器包括卡迪尔叉子,Fenestrated双极管,吸管,马里兰双极管,Harmonic头巾, Staplers,和大剪贴.
• 经验丰富的外科医生在infrapyloric淋巴切除术期间使用了Stapler和Large剪贴显著少于没有经验的外科医生.

结论:

• 这项研究证明了使用人工智能模型首次成功和准确地确定了RDG中的外科技能.
• 人工智能模型自动识别和细分手术仪器,提供客观的技能评估.
• 这种人工智能技术为评估RDG外科技能提供了更容易获得和更公正的方法.