Если вы когда-либо сталкивались с пугающим решением, делать ли операцию, у вас, вероятно, возникало несколько вопросов. Среди множества соображений, вероятно, были вопросы о мастерстве 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 журнале 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 ИИ, которая учится различать экспертов и новичков, просматривая полноразмерные видео реальных хирургических задач. Она предоставляет обучающемуся окончательные оценки и онлайн-обратную связь. Она автоматизирует задачу оценки хирургических навыков, которая в настоящее время выполняется обученными прокторами.

Платформа объединяет технологию глубоких нейронных сетей (DNN) с существующей видеохирургической оценкой для предоставления обратной связи в реальном времени начинающим хирургам. Глубокие нейронные сети — это форма искусственного интеллекта, которая отражает тонкости человеческого мозга и помогает адаптировать процесс обучения к индивидуальным интересам, повышая релевантность 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 иначе непрозрачные внутренние механизмы сети. Это дает пользователям доверие к результатам и выводам, полученным с помощью алгоритмов машинного обучения. Технология требует минимального оборудования и стандартной настройки камеры.

Исследования Де помогут реализовать инициативу Американского совета по хирургии по внедрению видеооценки (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 сертификации в течение следующих пяти-десяти лет», — сказал Де. «Наша главная цель — улучшить результаты лечения пациентов, спасти жизни и подготовить больше хорошо подготовленных хирургов в будущем».