Кредит: CC0 Public Domain
Если вы когда-либо сталкивались с трудным решением о том, делать ли операцию, у вас, вероятно, возникало несколько вопросов. Среди множества соображений, вероятно, были вопросы о навыках и опыте человека, держащего нож.
Новое исследование инженерного колледжа FAMU-FSU может помочь хирургам лучше подготовиться к их важной работе. Декан колледжа, получивший финансирование от Google, Суврану Де, возглавил разработку инструмента на базе искусственного интеллекта, который помогает обучать хирургов, анализируя видео их хирургической техники и предоставляя обратную связь. Исследование было недавно опубликовано в JAMA Surgery.
«Чем больше обучения и обратной связи получат хирурги-стажеры, тем больше улучшится их мастерство», — сказал Де. «Мы создали передовую сеть оценки на основе видео (VBA-Net), которая является важным шагом в направлении эффективной автоматизации оценки хирургических навыков. Эта система использует самые современные модели глубокого обучения для формирующих и суммирующих оценок, которые способствуют развитию навыков».
VBA-Net — это модель искусственного интеллекта, которая учится различать экспертов и новичков, просматривая полнометражные видеоролики реальных хирургических задач. Он предоставляет учащемуся окончательные оценки и онлайн-обратную связь. Она автоматизирует задачу оценки хирургических навыков, которую в настоящее время выполняют обученные наблюдатели.
Платформа объединяет технологию глубоких нейронных сетей (DNN) с существующей хирургической оценкой на основе видео, чтобы обеспечить обратную связь в режиме реального времени для начинающих хирургов. . Глубокие нейронные сети – это форма искусственного интеллекта, которая отражает тонкости человеческого мозга и помогает адаптировать процесс обучения к индивидуальным интересам, повышая актуальность рекомендаций.
«Этот инструмент может оказать ценную поддержку оценщикам и имеет потенциал для обеспечения большей согласованности в оценках», — сказал Де. «Наша цель — оптимизировать процесс оценки, направляя обучающихся в их сосредоточении на наиболее важных аспектах хирургической процедуры».
Технология DNN включает в себя объяснимый искусственный интеллект (XAI), тип ИИ, который позволяет людям лучше понимать в противном случае непрозрачную внутреннюю работу сети. Она дает пользователям доверие к результатам и выводам, полученным с помощью алгоритмов машинного обучения. Технология требует минимального оборудования и стандартной настройки камеры.
Исследование Де поможет выполнить инициативу Американского совета по хирургии по включению оценки на основе видео (VBA) в обучение хирургов и аффилированного операционного персонала. Группа запустила первую пилотную программу по стандартизации VBA в 2021 году. Новаторское видение Де берет ИИ и напрямую соотносит его с VBA.
«Мы надеемся, что выводы этого исследования проложат путь для интеграции этой технологии в программы обучения и аттестации в течение следующих пяти-десяти лет», — сказал Де. «Наша главная цель — улучшить результаты лечения пациентов, спасти жизни и подготовить более хорошо подготовленных хирургов в будущем».
Дополнительная информация: Эрим Яник и др., Глубокое обучение для оценки на основе видео в хирургии, JAMA Surgery (2024). DOI: 10.1001/jamasurg.2024.1510
Информация о журнале: JAMA Surgery Предоставлено Университетом штата Флорида
