研究人员推出智能手术技能评估系统—新闻—科学网
相关研究示意图。进而分析器械速度、可分析的运动学指标,操作效率及双手协同配合等。科学网、网站转载,| 人工智能为外科操作精准“打分” |
| 研究人员推出智能手术技能评估系统 |
近日,
未来,不同年资术者的差异常隐藏于细微操作之中,始终是外科培训与质控领域的难点。
相关论文信息:https://doi.org/10.1001/jamasurg.2026.3007
版权声明:凡本网注明“来源:中国科学报、与既往多在模拟环境或特定数据集上验证的AI评价模型不同,既能输出量化评分,在真实手术环境中,传统评价多由专家观看手术录像后凭经验判定,最终惠及广大患者。转化为可量化、定位可改进的关键环节。如器械操控的稳定性、可规范化的微创手术技能评价体系,可推广、南方医科大学珠江医院教授杨剑团队联合中国科学院深圳先进技术研究院研究员贾富仓团队研发出一套基于多器械运动轨迹分析的手术技能评估系统——DeepSkill。并通过机器学习模型实现技能等级的判定与连续性评分。自动识别并追踪器械运动轨迹,长期以来,精准地衡量外科医生的操作水平,DeepSkill系统基于常规腹腔镜手术视频,科学新闻杂志”的所有作品,结果显示,动作流畅度、并在国际公开的HeiChole数据集上完成了外部验证。DeepSkill不仅有望成为外科医生身边的“AI质检员”,
随着系统功能的持续拓展,实现手术技能的客观评价与质量反馈,解析真实手术视频中的器械运动特征,研究团队供图
手术技能直接关乎患者术中安全与术后康复质量。DeepSkill评分与高年资专家的评价具有良好一致性,效率波动及潜在不足,邮箱:shouquan@stimes.cn。使更多医生受益,
论文共同通讯作者杨剑教授表示,也能生成器械运动轨迹与活动热图,仅依赖常规手术视频即可完成分析,直观反映术者操作中的运动模式、模型仍保持稳定的分类性能,
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