Kas ajuuuring võib olla parim viis tipptasemel kirurgile teada andmiseks? Noh, omamoodi. Rensselaeri polütehnilise instituudi ja Buffalo ülikooli teadlased on välja töötanud Brain-NET, a sügav õpe A.I. tööriist, mis suudab täpselt ennustada kirurgi sertifitseerimisskoore nende neuropiltide andmete põhjal.
See sertifitseerimisskoor, mida tuntakse laparoskoopilise kirurgia põhialuste programmina (FLS), arvutatakse praegu käsitsi, kasutades valemit, mis on äärmiselt aega- ja töömahukas. Selle eesmärk on anda objektiivne hinnang kirurgilistele oskustele, näidates seeläbi tõhusat koolitust.
Soovitatavad videod
„Laparoskoopilise kirurgia põhialuste programm on riiklikult vastu võetud kirurgiliste residentide, stipendiaatide ja praktiseerivate isikute jaoks. arstidel õppida ja praktiseerida laparoskoopilisi oskusi, et oleks võimalus neid kindlasti mõõta ja dokumenteerida oskused," Xavier Intes, Rensselaeri biomeditsiinitehnika professor, rääkis Digital Trendsile. "Sellise [selle] programmi üheks põhiaspektiks on punktimõõtur, mis arvutatakse kirurgilise ülesande täitmise aja ja veahinnangu alusel."
Selle projekti teadlaste meeskond soovis näha, kas nad suudavad optilise ajukuvamise abil ennustada kirurgide FLS-i skoori. Tänu samaaegsele närvivõrgule näitasid nad, et nad suutsid seda teha suure täpsusega. See töö põhineb varasematel uuringutel, milles näidati olevat funktsionaalne lähiinfrapunaspektroskoopia (fNIRS). tõhus erinevate motoorsete ülesannete tüüpide klassifitseerimisel, pakkudes seeläbi potentsiaalseid käteoskuste teostamise vahendeid tasemel. Selles viimases projektis kasutasid teadlased samu fNIRS-i andmeid, et ennustada kirurgilise sertifitseerimisel kasutatavaid lõplikke jõudlusskoore.
"Need tulemused on hüppelauaks neuropildistamise ja sügava õppimise võimendamise suunas neurofeedback, et parandada kirurgiliste oskuste omandamist, säilitamist ja sertifitseerimisprotsessi. Intes jätkas. "Nende lähenemisviiside eeliseks on see, et need peaksid võimaldama optimaalse oskuste omandamiseks isikupärasemat treeningrežiimi koos vooditagusega. Praegused lähenemisviisid keskenduvad eranditult ülesannete kordamisele, ilma et oleks võimalik saada kiiret ja objektiivset tagasisidet.
See töö on osa pidevast pingutusest, mille eesmärk on parandada kirurgioskuste õpetamise ja hindamise viisi. Ainuüksi see viimane uurimus ei muuda seda põhimõtteliselt. Edaspidi võib see aga luua aluse uutele viisidele, kuidas parandada kirurgiliste ülesannete täitmist ja personaliseeritud lähenemisviise koolitusele, kasutades neuroimaging hindamist.
"Me kasutame praegu kirurgiliste oskuste hindamise vahendina FLS-i skoori, " ütles Intes. "Loodame, et edasiste uuringutega suudame ka sellest mõõdikust kaugemale minna ja avastada [a] uus neurobiomarkerite komplekt, mis annab täpsema ülevaate kirurgiliste oskuste õppimisest ja hukkamine."
Uuringut kirjeldav paber on saadaval loe ajakirjast IEEE Transactions on Biomedical Engineering.
Toimetajate soovitused
- Lõpuks saate oma WhatsAppi vestlused Androidist iOS-i teisaldada
- Teie iPhone juhatab teid nüüd kadunud AirPods Pro juurde
- Kuidas Nintendo saaks kasutada A.I. 4K-mängude toomiseks Switch Pro'sse
- Nutikas uus A.I. süsteem lubab teie koera koolitada, kui olete kodust eemal
- Teadlased küsisid A.I. analüüsida fossiilide andmeid. See on see, mida see leidis
Uuenda oma elustiiliDigitaalsed suundumused aitavad lugejatel hoida silma peal kiirel tehnikamaailmal kõigi viimaste uudiste, lõbusate tooteülevaadete, sisukate juhtkirjade ja ainulaadsete lühiülevaadetega.
