Könnte ein Gehirnscan der beste Weg sein, es einem erstklassigen Chirurgen zu sagen? So in etwa. Forscher am Rensselaer Polytechnic Institute und der University at Buffalo haben Brain-NET entwickelt, ein Deep-Learning-K.I. Tool, das die Zertifizierungsergebnisse eines Chirurgen anhand seiner Neuroimaging-Daten genau vorhersagen kann.
Dieser Zertifizierungswert, bekannt als „Fundamentals of Laparoscopic Surgery Program“ (FLS), wird derzeit manuell anhand einer Formel berechnet, die äußerst zeit- und arbeitsaufwändig ist. Die Idee dahinter ist, eine objektive Beurteilung der chirurgischen Fertigkeiten zu ermöglichen und so eine effektive Ausbildung zu demonstrieren.
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„Das Programm „Grundlagen der laparoskopischen Chirurgie“ wurde landesweit für Assistenzärzte, Stipendiaten und Praktiker der Chirurgie eingeführt Ärzte müssen laparoskopische Fähigkeiten erlernen und üben, um die Möglichkeit zu haben, diese definitiv zu messen und zu dokumentieren Fähigkeiten," Xavier Intes, Professor für Biomedizintechnik an der Rensselaer, sagte gegenüber Digital Trends. „Ein wichtiger Aspekt eines solchen Programms ist eine Bewertungsmetrik, die auf der Grundlage der Zeit der Ausführung der chirurgischen Aufgabe sowie der Fehlerschätzung berechnet wird.“
Das Forscherteam dieses Projekts wollte herausfinden, ob es mithilfe der optischen Bildgebung des Gehirns den FLS-Score von Chirurgen vorhersagen kann. Dank eines gleichzeitigen neuronalen Netzwerks zeigten sie, dass ihnen dies mit einem hohen Maß an Genauigkeit gelingt. Diese Arbeit basiert auf früheren Untersuchungen, in denen die funktionelle Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS) nachgewiesen wurde Es ist effektiv bei der Klassifizierung verschiedener motorischer Aufgabentypen und bietet so ein potenzielles Mittel zur Durchführung manueller Fertigkeiten Ebene. In diesem neuesten Projekt verwendeten die Forscher dieselben fNIRS-Daten, um die endgültigen Leistungswerte vorherzusagen, die bei der chirurgischen Zertifizierung verwendet werden.
„Diese Ergebnisse sind ein Sprungbrett für den Einsatz von Neuroimaging und Deep Learning Neurofeedback zur Verbesserung des Erwerbs und Erhalts chirurgischer Fähigkeiten sowie des Zertifizierungsprozesses“, Intes fuhr fort. „Der Vorteil dieser Ansätze besteht darin, dass sie ein personalisierteres Trainingsprogramm mit Feedback am Krankenbett für einen optimalen Kompetenzerwerb ermöglichen sollten. Aktuelle Ansätze konzentrieren sich ausschließlich auf die Wiederholung von Aufgaben ohne die Möglichkeit eines schnellen und objektiven Feedbacks.“
Diese Arbeit ist Teil einer kontinuierlichen Anstrengung, die Art und Weise zu verbessern, wie chirurgische Fertigkeiten vermittelt und bewertet werden. Diese neueste Forschungsarbeit allein wird daran nichts Grundlegendes ändern. Zukünftig könnte es jedoch den Grundstein für neue Wege zur Verbesserung der Ausführung chirurgischer Aufgaben – und personalisierter Trainingsansätze – durch den Einsatz von Neuroimaging-Bewertungen legen.
„Wir verwenden derzeit den FLS-Score als Mittel zur Beurteilung chirurgischer Fähigkeiten“, sagte Intes. „Wir hoffen, dass wir mit weiteren Studien auch über diese Metrik hinausgehen und [a] entdecken können. neue Reihe von Neurobiomarkern, die genauere Einblicke in das Erlernen chirurgischer Fähigkeiten bieten und Ausführung."
Ein Papier, das die Forschung beschreibt, steht zur Verfügung lesen Sie in der Zeitschrift IEEE Transactions on Biomedical Engineering.
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