使用基于人工智能的外科阶段识别模型进行外科技能评估,用于腹腔镜胆囊切除术
Yoshitsugu Yanagida1,2, Shin Takenaka1, Daichi Kitaguchi1
1Department for the Promotion of Medical Device Innovation, National Cancer Center Hospital East, 6-5-1 Kashiwanoha, Kashiwa, Chiba, 277-8577, Japan.
Surgical endoscopy
|July 3, 2025
概括
一个人工智能模型通过分析手术阶段,准确评估腹腔镜胆囊切除术技能. 这种人工智能工具通过测量关键任务时间和信心分数来帮助外科教育,区分新手和专家外科医生.
科学领域:
- 手术教育技术 技术手术教育
- 人工智能在医学中的应用
- 最少侵入性的手术
背景情况:
- 在腹腔镜胆囊切除术 (Lap-C) 中使用人工智能的自动化外科技能评估提高了外科教育和结果.
- 本研究评估了基于人工智能的手术阶段识别模型,用于Lap-C技能评估.
研究的目的:
- 评估基于人工智能的手术阶段识别模型在Lap-C的自动化技能评估中的适用性.
- 确定人工智能模型是否可以根据程序指标区分外科技能水平.
主要方法:
- 一个Lap-C视频数据集被用来开发和测试一个10阶段的外科手术识别模型.
- 通过使用模型衍生的参数,如阶段持续时间和AI信心评分 (AICS),评估了外科技能水平 (专家,中级,初学者).
主要成果:
- 人工智能模型在手术阶段识别方面实现了82.3%的整体准确性.
- 与专家相比,新手外科医生在胆囊部剖析和囊性通道/动脉剪切/切割方面花费的时间明显长 (P < 0.01).
- 人工智能信心评分 (AICS) 在专家组明显高于中间组 (P = 0.02).
结论:
- 基于人工智能的手术阶段识别模型适用于Lap-C的自动化技能评估.
- 该模型有效地使用特定阶段的时间和AICS来评估外科手术能力.
- 这种人工智能工具有望提高外科教育的效率.
