1. Aklilu らは、腹腔鏡下胆嚢摘出術中の手術手技を検出するための人工知能コンピューター ビジョン (CV) モデルを実施しました。
2. CV モデルは外科手技を効果的に識別し、統計モデルを使用した失血と手術経験の正確な予測を容易にしました。
証拠評価レベル: 2 (良い)
研究概要: 特定の手術操作が手術結果に与える影響を正確に理解することは困難でした。人工知能 (AI) 内の分野であるコンピューター ビジョン (CV) モデルは、手術技術と患者の転帰の間の複雑な関連性を明らかにする可能性があります。 Aklilu らは、外科活動を認識するために CV モデルをトレーニングし、統計モデルを使用して失血と手術経験を予測しました。彼らは、胆嚢摘出術の腹腔鏡ビデオ映像と関連する患者の臨床データを使用してモデルをトレーニングしました。このモデルは、使用中の器具、器具の動き、および操作された解剖学的構造を含む、外科動作トリプレット (SAT) として定義される外科活動を識別しました。この研究では、CV モデルによって認識された SAT は、SAT を使用して失血を予測する場合に 0.81 の受信者動作特性下面積 (AUROC) を達成し、手術経験を予測する場合に 0.78 の AUROC を達成したことがわかりました。より多くの失血は、吸引洗浄器および L 字フック電気焼灼器の使用期間が長いほど関連していました。全体として、この研究は、腹腔鏡手術ビデオを大規模に分析し、手術行為と手術結果の間の特定の関連性を発見する際の AI の可能性を強調しました。
画像:PD
#人工知能は手術技術と術中の結果を相関させる能力を実証