在模拟的腹腔镜形修复中进行自动化性能评估
Shekhar Madhav Khairnar1, Bryanna D Stukes1, Sofia Garces Palacios1
1Department of Surgery, University of Texas Southwestern Medical Center, 5323 Harry Hines Blvd, Dallas, TX, 75390, USA.
Surgical endoscopy
|September 29, 2025
概括
一个人工智能系统通过分析工具运动来准确评估外科手术技巧,模拟部修复. 这种自动反系统有望改善腹腔镜外科训练和性能.
科学领域:
- 手术模拟和人工智能手术模拟和人工智能
- laparoscopic 手术培训和评估 拉巴洛斯科普手术培训和评估
背景情况:
- 形修复重建了食道间隙.
- 通过人工智能的客观反可以提高外科实习生的表现.
- 这项研究评估了一种AI系统,用于评估模拟的腹腔镜骨修复.
研究的目的:
- 评估人工智能系统,以自动评估模拟腹腔镜形修复中的体内接.
- 确定人工智能是否可以在没有手动注释的情况下对实习生的表现提供客观反.
主要方法:
- 分析了33名参与者 (15名新手,18名专家) 进行模拟肌肉修复的47个视频.
- 追踪了工具的运动,并提取了运动特征 (路径长度,RMS速度,冲动,双手 dexterity).
- 机器学习模型使用十倍交叉验证进行了训练和验证.
主要成果:
- 人工智能系统使用后勤回归实现了74%的准确性和0.76的F1得分.
- 在初学者和专家组之间发现了双手灵巧度,工具RMS速度,RMS冲动和路径长度的显著差异.
- 人工智能系统可靠地在没有手动注释的情况下区分技能水平.
结论:
- 开发的AI系统可靠地评估了外科手术技能水平在模拟的腹腔镜外形修复中.
- 这种自动化评估方法显示了在各种腹腔镜手术中广泛应用的潜力.
