一个人类-人工智能合作框架,用于手术视野调整:设计和实验验证

科学领域:

• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 人工智能的人工智能
• 手术技术 手术技术

背景情况:

• 机器人内镜持有器旨在通过提供稳定的可视化和最佳视野 (FoV) 调整来增强微创手术 (MIS).
• 目前的系统面临着局限性,要么是通过误解手术意图的自主策略,要么是通过负担外科医生的复杂命令.

研究的目的:

• 引入一个新的人类-人工智能协作框架 (HIC-FoV) 进行外科FoV调整.
• 为了减少外科医生的互动负担,同时在MIS程序中保持精确的控制.

主要方法:

• 开发了一个人类-人工智能协作框架 (HIC-FoV),利用简洁的语音命令和人工智能对手术场景的解释.
• 实施了一个多维权重机制,用于评估手术场景一致性,上下文意义和感知信心.
• 进行了转移和模拟胆囊切除任务的实验.

主要成果:

• 在任务完成时间上,HIC-FoV表现出与手动控制相当的性能 ($127.3\pm 21.5$ s与$121.4\pm 27.4$ s).
• 显著减少了外科医生的工作量,特别是身体需求 (NASA-TLX:29.3和4.2与53.5和7.5).
• 在不同的任务复杂性和用户体验水平上展示了稳定性,与经验丰富的外科助理一道.

结论:

• 在机器人辅助手术中,HIC-FoV框架为人类-AI合作提供了一种有效的方法.
• 这项技术有可能改善外科手术结果并减少外科医生疲劳.
• 该框架是一个可复制的范式,在远程外科手术中具有有前途的应用.