Може ли сканирането на мозъка да бъде най-добрият начин да кажете на първокласен хирург? Е, един вид. Изследователи от Политехническия институт Rensselaer и Университета в Бъфало са разработили Brain-NET, дълбоко обучение AI инструмент, който може точно да предскаже сертификационните резултати на хирург въз основа на техните невроизобразителни данни.
Този резултат за сертифициране, известен като програмата за основи на лапароскопската хирургия (FLS), в момента се изчислява ръчно с помощта на формула, която отнема изключително много време и труд. Идеята зад него е да се даде обективна оценка на хирургическите умения, като по този начин се демонстрира ефективно обучение.
Препоръчани видеоклипове
„Програмата „Основи на лапароскопската хирургия“ е приета на национално ниво за хирургични резиденти, сътрудници и практикуващи лекарите да научат и практикуват лапароскопски умения, за да имат възможност определено да ги измерват и документират умения,” Ксавие Интес, професор по биомедицинско инженерство в Rensselaer, каза за Digital Trends. „Един ключов аспект на такава [а] програма е метрика за точкуване, която се изчислява въз основа на времето за изпълнение на хирургическата задача, както и оценка на грешката.“
Екипът от изследователи по този проект искаха да видят дали могат да предвидят FLS резултата на хирурзите с помощта на оптично изображение на мозъка. Благодарение на едновременна невронна мрежа, те демонстрираха, че са в състояние да направят това с високо ниво на точност. Тази работа се основава на предишни изследвания, в които е доказано, че функционалната близка инфрачервена спектроскопия (fNIRS) ефективен при класифицирането на различни видове двигателни задачи, като по този начин предоставя потенциално средство за изпълнение на ръчни умения ниво. В този последен проект изследователите са използвали едни и същи данни от fNIRS, за да предскажат крайните резултати за ефективност, използвани при хирургическото сертифициране.
„Тези резултати са стъпало към използването на невроизображения и задълбочено обучение за neurofeedback за подобряване на придобиването, задържането и процеса на сертифициране на хирургични умения,“ Интес продължи. „Предимството на тези подходи е, че те трябва да позволят по-персонализиран режим на обучение с обратна връзка до леглото за оптимално придобиване на умения. Настоящите подходи се фокусират изключително върху повторението на задачите без потенциал за бърза и обективна обратна връзка.
Тази работа е част от непрекъснатите усилия за подобряване на начина, по който се преподават и оценяват хирургическите умения. Само по себе си, това последно изследване няма да промени фундаментално това. Въпреки това, в бъдеще това може да постави основите за нови начини за подобряване на изпълнението на хирургическата задача - и персонализирани подходи към обучението - чрез използване на невроизобразяваща оценка.
„В момента използваме FLS резултата като средство за оценка на хирургическите умения“, каза Интес. „Надяваме се, че с по-нататъшни проучвания ще можем да надхвърлим този показател и да открием [a] нов набор от невробиомаркери, които ще осигурят по-фина представа за усвояването на хирургични умения и екзекуция."
Достъпен е документ, описващ изследването прочетете в списанието IEEE Transactions on Biomedical Engineering.
Препоръки на редакторите
- Най-накрая можете да преместите вашите WhatsApp чатове от Android към iOS
- Вашият iPhone вече може да ви насочи към вашите изгубени AirPods Pro
- Как Nintendo може да използва A.I. за да внесете 4K игри в Switch Pro
- Умен нов A.I. системата обещава да обучи вашето куче, докато сте далеч от дома
- Учените попитали A.I. за анализ на вкаменелостите. Ето какво установи
Надградете начина си на животDigital Trends помага на читателите да следят забързания свят на технологиите с всички най-нови новини, забавни ревюта на продукти, проницателни редакционни статии и единствени по рода си кратки погледи.
