人工智能集成的视频分析容器区域变化和仪器运动,用于微手术技能评估

科学领域:

• 神经外科 神经外科
• 医学教育 医学教育
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 对神经外科的学员来说,获得微外科技能至关重要.
• 需要对外科技能的客观评估,以改善培训和患者安全.
• 视频分析提供了一种定量方法来评估外科手术的性能.

研究的目的:

• 评估基于人工智能的视频分析模型来评估微手术的性能.
• 将AI衍生的参数与特定的外科技能组件相关联.
• 确定人工智能在区分外科手术技能水平方面的有效性.

主要方法:

• 开发了一个双AI框架,结合了用于船舶分析和仪器尖端跟踪的语义细分.
• 人工智能模型量化了血管面积波动,组织变形错误,仪器路径距离和正常化的冲动指数.
• 14名不同经验的外科医生进行了单针端到侧解剖手术,AI参数与评分表进行了验证.

主要成果:

• 人工智能衍生的参数与仪器操作,组织尊重,效率和接技术有很强的相关性.
• 评分表得分与微手术经验相关,显示双模性性能分布.
• 结合人工智能参数显著改善了微手术性能水平的歧视.

结论:

• 提出的基于人工智能的视频分析有效地捕捉了技术微手术技能.
• 该方法提供了对手术性能的客观和定量评估.
• 人工智能有可能提高神经外科培训和提高患者安全.