क्या मस्तिष्क स्कैन किसी शीर्ष सर्जन को बताने का सबसे अच्छा तरीका हो सकता है? एक प्रकार का। रेंससेलर पॉलिटेक्निक इंस्टीट्यूट और बफ़ेलो विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने ब्रेन-नेट विकसित किया है गहन शिक्षण ए.आई. उपकरण जो किसी सर्जन के न्यूरोइमेजिंग डेटा के आधार पर उसके प्रमाणन स्कोर की सटीक भविष्यवाणी कर सकता है।
यह प्रमाणन स्कोर, जिसे लेप्रोस्कोपिक सर्जरी कार्यक्रम (एफएलएस) के बुनियादी सिद्धांतों के रूप में जाना जाता है, वर्तमान में एक सूत्र का उपयोग करके मैन्युअल रूप से गणना की जाती है जो अत्यधिक समय और श्रम लेने वाली है। इसके पीछे का विचार सर्जिकल कौशल का वस्तुनिष्ठ मूल्यांकन करना है, जिससे प्रभावी प्रशिक्षण का प्रदर्शन किया जा सके।
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"लेप्रोस्कोपिक सर्जरी कार्यक्रम के बुनियादी सिद्धांत को सर्जिकल निवासियों, अध्येताओं और अभ्यासकर्ताओं के लिए राष्ट्रीय स्तर पर अपनाया गया है चिकित्सकों को लेप्रोस्कोपिक कौशल सीखने और अभ्यास करने के लिए निश्चित रूप से उन्हें मापने और दस्तावेजीकरण करने का अवसर मिलता है कौशल," जेवियर इंटेसरेंससेलर में बायोमेडिकल इंजीनियरिंग के प्रोफेसर ने डिजिटल ट्रेंड्स को बताया। "ऐसे [ए] कार्यक्रम का एक प्रमुख पहलू एक स्कोरिंग मीट्रिक है जिसकी गणना सर्जिकल कार्य निष्पादन के समय के साथ-साथ त्रुटि अनुमान के आधार पर की जाती है।"
इस परियोजना पर शोधकर्ताओं की टीम यह देखना चाहती थी कि क्या वे ऑप्टिकल मस्तिष्क इमेजिंग का उपयोग करके सर्जनों के एफएलएस स्कोर की भविष्यवाणी कर सकते हैं। समवर्ती तंत्रिका नेटवर्क के लिए धन्यवाद, उन्होंने प्रदर्शित किया कि वे उच्च स्तर की सटीकता के साथ ऐसा करने में सक्षम थे। यह कार्य पिछले शोध पर आधारित है जिसमें कार्यात्मक निकट-अवरक्त स्पेक्ट्रोस्कोपी (fNIRS) दिखाया गया था विभिन्न मोटर कार्य प्रकारों को वर्गीकृत करने में प्रभावी, जिससे मैन्युअल कौशल प्रदर्शन के संभावित साधन उपलब्ध होते हैं स्तर। इस नवीनतम परियोजना में, शोधकर्ताओं ने सर्जिकल प्रमाणन में उपयोग किए जाने वाले अंतिम प्रदर्शन स्कोर की भविष्यवाणी करने के लिए उसी एफएनआईआरएस डेटा का उपयोग किया।
“ये परिणाम न्यूरोइमेजिंग और गहन शिक्षा का लाभ उठाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम हैं सर्जिकल कौशल अधिग्रहण, प्रतिधारण और प्रमाणन प्रक्रिया में सुधार के लिए न्यूरोफीडबैक," इंटेस जारी रहा. “इन दृष्टिकोणों का लाभ यह है कि उन्हें इष्टतम कौशल अधिग्रहण के लिए बेडसाइड फीडबैक के साथ अधिक व्यक्तिगत प्रशिक्षण व्यवस्था को सक्षम करना चाहिए। वर्तमान दृष्टिकोण तेजी से और वस्तुनिष्ठ प्रतिक्रिया की संभावना के बिना केवल कार्य दोहराव पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं।
यह कार्य सर्जिकल कौशल को सिखाने और मूल्यांकन करने के तरीके को बढ़ाने के निरंतर प्रयास का हिस्सा है। अपने आप में, शोध का यह नवीनतम भाग मौलिक रूप से इसे बदलने वाला नहीं है। हालाँकि, आगे चलकर यह न्यूरोइमेजिंग मूल्यांकन का उपयोग करके सर्जिकल कार्य निष्पादन में सुधार के नए तरीकों - और प्रशिक्षण के लिए व्यक्तिगत दृष्टिकोण - के लिए आधार तैयार कर सकता है।
इंटेस ने कहा, "वर्तमान में हम सर्जिकल कौशल का आकलन करने के साधन के रूप में एफएलएस स्कोर का उपयोग कर रहे हैं।" "हमें उम्मीद है कि, आगे के अध्ययन के साथ, हम इस मीट्रिक से भी आगे जाकर खोज करने में सक्षम होंगे [ए] न्यूरोबायोमार्कर का नया सेट जो सर्जिकल कौशल सीखने पर बेहतर जानकारी प्रदान करेगा कार्यान्वयन।"
शोध का वर्णन करने वाला एक पेपर उपलब्ध है बायोमेडिकल इंजीनियरिंग पर आईईईई ट्रांजेक्शन जर्नल में पढ़ें.
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