Može li skeniranje mozga biti najbolji način da se to kaže vrhunskom kirurgu? Pa, nekako. Istraživači s Politehničkog instituta Rensselaer i Sveučilišta u Buffalu razvili su Brain-NET, duboko učenje AI. alat koji može točno predvidjeti certifikacijske rezultate kirurga na temelju njihovih neuroimaging podataka.
Ovaj certifikacijski rezultat, poznat kao program Osnove laparoskopske kirurgije (FLS), trenutno se izračunava ručno koristeći formulu koja oduzima puno vremena i truda. Ideja iza toga je dati objektivnu procjenu kirurških vještina, čime se pokazuje učinkovita obuka.
Preporučeni videozapisi
„Program Osnove laparoskopske kirurgije usvojen je na nacionalnoj razini za kirurške specijalizante, suradnike i praktičare liječnici naučiti i vježbati laparoskopske vještine kako bi imali priliku definitivno izmjeriti i dokumentirati one vještine,” Xavier Intes, profesor biomedicinskog inženjerstva na Rensselaeru, rekao je za Digital Trends. "Jedan ključni aspekt takvog [a] programa je metrika bodovanja koja se izračunava na temelju vremena izvršenja kirurškog zadatka, kao i procjena pogreške."
Tim istraživača na ovom projektu želio je vidjeti mogu li predvidjeti FLS rezultat kirurga pomoću optičkog snimanja mozga. Zahvaljujući istodobnoj neuronskoj mreži, pokazali su da to mogu učiniti s visokom razinom točnosti. Ovaj se rad temelji na prethodnim istraživanjima u kojima je funkcionalna bliska infracrvena spektroskopija (fNIRS) pokazala učinkovit u klasificiranju različitih tipova motoričkih zadataka, pružajući tako potencijalno sredstvo za izvođenje manuelnih vještina razini. U ovom najnovijem projektu, istraživači su koristili iste fNIRS podatke za predviđanje konačnih rezultata izvedbe koji se koriste u kirurškoj certifikaciji.
“Ovi su rezultati odskočna daska prema iskorištavanju neuroimaginga i dubokog učenja za neurofeedback za poboljšanje stjecanja, zadržavanja kirurških vještina i procesa certificiranja," Intes je nastavio. “Prednost ovih pristupa je u tome što bi trebali omogućiti personaliziraniji režim treninga s povratnim informacijama uz krevet za optimalno stjecanje vještina. Trenutačni pristupi isključivo su usredotočeni na ponavljanje zadataka bez mogućnosti brze i objektivne povratne informacije.”
Ovaj rad dio je stalnih napora da se poboljša način na koji se poučavaju i ocjenjuju kirurške vještine. Samo po sebi, ovo najnovije istraživanje to neće bitno promijeniti. Međutim, u budućnosti bi mogao postaviti temelje za nove načine poboljšanja izvršenja kirurških zadataka — i personaliziranih pristupa obuci — korištenjem neuroimaging procjene.
"Trenutno koristimo FLS rezultat kao sredstvo za procjenu kirurških vještina", rekao je Intes. „Nadamo se da ćemo s daljnjim studijama također moći ići dalje od ove metrike i otkriti [a] novi skup neurobiomarkera koji će pružiti finiji uvid u učenje kirurških vještina i izvršenje."
Rad koji opisuje istraživanje dostupan je pročitajte u časopisu IEEE Transactions on Biomedical Engineering.
Preporuke urednika
- Napokon možete premjestiti svoje WhatsApp chatove s Androida na iOS
- Vaš vas iPhone sada može voditi do vaših izgubljenih AirPods Pro slušalica
- Kako bi Nintendo mogao koristiti A.I. da dovede 4K igranje na Switch Pro
- Pametan novi A.I. sustav obećava da će trenirati vašeg psa dok ste odsutni od kuće
- Znanstvenici su pitali A.I. analizirati fosilni zapis. Ovo je ono što je pronađeno
Nadogradite svoj životni stilDigitalni trendovi pomažu čitateljima da prate brzi svijet tehnologije sa svim najnovijim vijestima, zabavnim recenzijama proizvoda, pronicljivim uvodnicima i jedinstvenim brzim pregledima.
