物理AI进入手术室:我们准备好了外科数据工厂吗?
Namkee Oh1,2, Kyu-Hwan Jung2,3, Gyu-Seong Choi1
1Department of Surgery, Samsung Medical Center, Seoul, Korea.
Annals of surgical treatment and research
|March 13, 2026
概括
推进外科人工智能 (AI) 需要超越被动支持,转向能够自主行动的物理AI系统. 创建一个"外科数据工厂"对于收集和结构化数据来训练这些先进的AI系统至关重要.
科学领域:
- 机器人和人工智能在医学中的应用
- 手术技术创新 手术技术创新
- 临床数据科学 临床数据科学
背景情况:
- 手术室是传感器丰富但数据贫穷的环境,限制了当前的手术人工智能 (AI) 应用.
- 现有的外科人工智能系统主要提供被动决策支持,对日常外科实践的影响有限.
- 手术人工智能的发展正在从感知和认知向以行动为导向的系统发展.
研究的目的:
- 审查手术人工智能的演变,并倡导开发手术人工智能的发展.
- 物理的AI 物理的AI
主要方法:
- 这篇叙事评论分析了手术人工智能的进展,从早期基于感知的系统到当前的认知支持.
- 它研究了数据稀缺和手术室环境设置所带来的局限性.
- 一个概念的概念.
- 手术数据工厂 - 手术数据工厂
主要成果:
- 手术人工智能的下一个范式转变需要能够进行物理交互和自主执行的系统.
- 开发先进人工智能的关键瓶是缺乏同步的多式联络训练数据.
- 目前的手术室环境并未优化,无法客观地测量外科实践.
结论:
- 将手术室重新构想成一个操作室.
- 手术数据工厂 - 手术数据工厂
