用人工智能驱动的用于结直肠解剖的自动压缩系统

科学领域:

• 手术技术 手术技术
• 人工智能在医学中的应用
• 生物医学工程 生物医学工程

背景情况:

• 圆形接机提供了进步,但需要显著的用户技能,以持续施加压力.
• 不熟练的用户在掌握循环合机技术方面面临挑战,这可能导致组织损伤.
• 现有的方法缺乏自动化,使他们容易受到用户体验的变化.

研究的目的:

• 开发和评估使用人工智能 (AI) 的自动循环解剖装置.
• 为了减少体验因素,并提高在解剖形成过程中的一致性.
• 为了比较人工智能驱动的自动化解剖术对非熟练用户造成的组织损伤.

主要方法:

• 在组织菌株数据 (40%最佳) 上训练的AI模型的开发.
• 对非熟练用户进行自动化解剖切除结果的验证.
• 在不同条件下使用原片评估压缩损伤.
• 使用Shapiro-Wilk和t测试进行统计验证.

主要成果:

• 由人工智能驱动的系统比不熟练的用户显著减少了压缩损伤.
• 在不良条件的原体中 (38.9%的AI与54.8%的无技能的相比) 损害减少更为明显.
• 人工智能自动化最大限度地减少了变化,并改善了结果,特别是在受损组织.

结论:

• 通过人工智能驱动的自动循环解剖减轻了与用户缺乏经验相关的手术风险.
• 这项技术在处理敏感或受损组织方面具有特别的好处.
• 新手用户可以通过人工智能辅助实现更好的外科结果,提高患者的安全性.