使用AI评估手术表现

一个来自Inselspital, Bern University Hospital and Caresyntax的研究团队成功地证明了人工智能可以可靠地评估外科医生的技能。一种方法涉及一个三阶段的程序已经提出，正确地指定良好和中等性能与高准确率。这为人工智能支持的专家系统的进一步发展铺平了道路。

每年在瑞士进行的手术超过100万例。外科医生的技术直接影响手术的结果。训练和经验，以及短暂疲劳等影响因素都起着作用。目前，技能是由专家来测试的，要么直接在操作中进行，要么通过评估视频片段进行。这种方法非常昂贵，而且只有有限数量的专家可用。此外，评估可能有所不同，而且并不总是完全可重复。一段时间以来，人们试图使评估自动化和客观化外科医生'技能。

可行性证明

该研究的关键结果是人工智能（AI）基本可行性的证明 - 基于外科手术的背景下的外科医生技能的评估。该研究中使用的AI鉴定了87％的精度良好或中等的手术技能。这可以被认为是一个非常好的发现。领导作者JoëlAvanghy解释说：“令人惊讶的是令人惊讶的是采用所选方法的高度算法的准确性。我们评估外科技能的方法是基于仪器运动的分析。使用计算机算法识别出手术器械，分析了他们的运动在时间段。“

创新的三阶段人工智能方法

该研究小组使用了一种新开发的三阶段方法。这项研究基于242个腹腔镜胆囊切除手术的视频。第一步是识别所使用的仪器。为此，我们训练了一个卷积神经网络(CNN)来识别这些仪器。第二步，对运动进行分析，并提取运动模式。第三步，将提取的运动模式与专家评分结果进行线性回归。

需要更广泛的数据库和深入训练算法

本研究是评估手术表现的重要第一步。在技​​术可用于临床实践之前需要更多的深入步骤。首先，需要在更广泛的数据库上培训AI算法，以进一步提高仪器识别。对于另一件事，需要调查额外的手术，并在中期，公开手术的视频以及与腹部区域分开的程序。

该研究的合著者、总部位于柏林和波士顿的医疗技术公司caresyntax的人工智能部门负责人埃尼斯·霍斯戈尔博士(Dr. Enes Hosgor)对研究结果进行了如下分类:“迄今为止，人工智能主要用于识别仪器或特定的手术阶段。在我们的研究中，我们现在根据手术视频来评估手术技能。在未来，人工智能的使用可以从多个层面解决问题:手术围手术期可按需使用(不依赖少数难以找到的专家);使用算法驱动的标准是客观的;它在跨区域一级和外科一级具有可比性，因此可以为认证机构的决策过程提供重要的支持。”

AI在伯尔尼的医疗地点：Caim作为机会

该项目为人工智能在医学上的应用提供了未来发展的重要指示。在未来，它将从过去的图像材料评估转向提供专家系统。该研究的负责人Guido Beldi教授澄清说:“这项研究是第一步。现在我们已经证明了基本的可行性，我们可以开始计划在手术期间支持外科医生的辅助系统。例如，当检测到疲劳时，他们就会得到警报，从而帮助预防并发症。”

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