Инструмент ИИ, предназначенный для улучшения обучения хирургическим навыкам

Исследователи разработали AI-инструмент для хирургического обучения. Он создан для улучшения процесса обучения хирургов. Инструмент анализирует видеозаписи хирургических техник и предоставляет обучающимся обратную связь в режиме реального времени.

Под руководством декана Суврану Де, команда разработала платформу под названием VBA-Net. Этот инструмент использует глубокое обучение для различения опытных и начинающих хирургов через видеоанализ. ИИ предоставляет всеобъемлющую обратную связь, включая общие оценки и конкретные области для улучшения.

Помимо базовой оценки, VBA-Net предлагает персонализированный отзыв, адаптированный под сильные и слабые стороны каждого хирурга. Этот подход разработан для оптимизации процесса обучения и ускорения развития навыков.

De объяснил, «Чем больше обучения и обратной связи получают врачи, обучающиеся хирургии, тем сильнее улучшаются их навыки»

Кроме того, система включает в себя Explainable Artificial Intelligence (XAI), что позволяет пользователям понимать процесс принятия решений AI. Эта прозрачность призвана создать доверие к оценкам AI. Более того, VBA-Net работает с минимальными требованиями к оборудованию, используя стандартную камерную установку.

«Наша цель — упростить процесс оценки, направляя стажеров на самые важные аспекты хирургического вмешательства», — сказала Де. «Наши конечные стремления — улучшить результаты для пациентов, спасти жизни и подготовить больше квалифицированных хирургов в будущем».

Хотя ИИ обладает огромным потенциалом для революционизации хирургического обучения, прошлые исследования подчеркивают некоторые ключевые ограничения, которые следует учесть.

Одно из опасений заключается в том, что технология ИИ может столкнуться с непредвиденными ситуациями во время операции, на которые она не была обучена. Это подчеркивает важность контроля со стороны врача. Хирургам необходимо быть в состоянии критически оценивать решения ИИ и принимать корректирующие меры, когда это необходимо.

Более того, как подчеркнул Евгений Круглик, эксперт по развитию здравоохранения, ограниченные и несогласованные наборы данных представляют собой еще одно серьезное препятствие. Качество и количество данных, используемых для обучения моделей ИИ, напрямую влияют на их точность и надежность.

Признавая эти ограничения, мы можем обеспечить более ответственную и эффективную интеграцию ИИ в хирургическую подготовку.