在腹腔镜胆囊切除术中进行炎症严重程度分类的ENDOLAP人工智能框架的开发和验证:一个横截面研究
Norman A Rendón Mejía1, Said De la Cruz Rey2, Carlos R Cervantes-Sánchez3,4
1General Surgery Department, Chihuahua City General Hospital "Dr. Salvador Zubirán Anchondo", 510 Cristobal Columbus Avenue, 31000, Chihuahua, Mexico.
Surgical endoscopy
|August 20, 2025
概括
这项研究介绍了ENDOLAP-IA,这是一种人工智能工具,可以客观地分类腹腔镜胆囊切除术期间胆囊炎症的严重程度. 人工智能框架改善了程序评估,并减少了手术决策中的变化.
科学领域:
- 在外科手术中使用人工智能
- 医学成像分析 医学成像分析
- 优化外科手术工作流程的优化
背景情况:
- 在腹腔镜胆囊切除术中对胆囊炎症严重性的术内评估是主观的,缺乏标准化.
- 需要客观的实时分类来预测程序困难和潜在的并发症.
研究的目的:
- 开发和验证人工智能框架 (ENDOLAP-IA) 以客观地实时分类胆囊炎症严重程度.
- 评估人工智能在腹腔镜胆囊切除术期间预测手术困难和并发症的能力.
主要方法:
- 一个由53名接受选择性胆囊切除术的患者组成的前性队列.
- 开发和验证图像质量的9项检查清单 (ENDOLAP-IA工具).
- 微调一个YOLOv8人工智能模型在2000多个手术内图像上,按帕克兰严重程度级别进行注释.
- 使用五重交叉验证和外部测试与盲目的外科医生评估的验证.
主要成果:
- ENDOLAP工具显示出优异的内容有效性 (CVI>0.85) 和评审者之间的可靠性 (ICC = 0.82).
- 人工智能模型实现了87.3%的准确性,AUC为0.923,并消除了观察者之间的变化.
- 外部验证显示,82.6%的人同意外科医生,91.3%的人对严重炎症敏感.
结论:
- ENDOLAP-IA是第一个AI框架,用于标准化腹腔镜胆囊切除术中的手术内炎症严重程度分类.
- 人工智能框架提供了临床可靠,客观,实时的决策支持.
- 整合到外科工作流程可以提高安全性,培训和比较结果分析.
