შეიძლება თუ არა თავის ტვინის სკანირება საუკეთესო საშუალება იყოს უმაღლესი დონის ქირურგისთვის? ისე, ერთგვარი. რენსელერის პოლიტექნიკური ინსტიტუტისა და ბუფალოს უნივერსიტეტის მკვლევარებმა შეიმუშავეს Brain-NET, ღრმა სწავლა A.I. ინსტრუმენტი, რომელსაც შეუძლია ზუსტად განსაზღვროს ქირურგის სერტიფიცირების ქულები ნეიროვიზუალიზაციის მონაცემების საფუძველზე.
ეს სერტიფიცირების ქულა, რომელიც ცნობილია როგორც ლაპაროსკოპიული ქირურგიის საფუძვლები (FLS), ამჟამად გამოითვლება ხელით ფორმულის გამოყენებით, რომელიც ძალიან შრომატევადია და დრო სჭირდება. მის უკან იდეა არის ქირურგიული უნარების ობიექტური შეფასება, ამით ეფექტური ტრენინგის დემონსტრირება.
რეკომენდებული ვიდეოები
„ლაპაროსკოპიული ქირურგიის ფუნდამენტური პროგრამა მიღებულია ეროვნულ დონეზე ქირურგიული რეზიდენტებისთვის, სტიპენდიანტებისთვის და პრაქტიკოსებისთვის. ექიმებმა ისწავლონ და ივარჯიშონ ლაპაროსკოპიული უნარ-ჩვევები, რათა მათ აუცილებლად გაზომონ და დოკუმენტირება ჰქონდეთ უნარები“, ქსავიერ ინტესიციფრულ ტენდენციებს განუცხადა Rensselaer-ის ბიოსამედიცინო ინჟინერიის პროფესორმა. „ასეთი [] პროგრამის ერთ-ერთი მთავარი ასპექტია ქულების მეტრიკა, რომელიც გამოითვლება ქირურგიული დავალების შესრულების დროზე და ასევე შეცდომის შეფასების საფუძველზე“.
ამ პროექტის მკვლევართა გუნდს სურდა დაენახა, შეეძლოთ თუ არა ქირურგების FLS ქულების პროგნოზირება ტვინის ოპტიკური გამოსახულების გამოყენებით. თანმხლები ნერვული ქსელის წყალობით, მათ აჩვენეს, რომ შეძლეს ამის გაკეთება მაღალი დონის სიზუსტით. ეს ნამუშევარი ეფუძნება წინა კვლევას, რომელშიც ნაჩვენები იყო ფუნქციური ახლო ინფრაწითელი სპექტროსკოპია (fNIRS) ეფექტურია საავტომობილო დავალების სხვადასხვა ტიპების კლასიფიკაციაში, რაც უზრუნველყოფს ხელით უნარების შესრულების პოტენციურ საშუალებას დონე. ამ უახლეს პროექტში, მკვლევარებმა გამოიყენეს იგივე fNIRS მონაცემები ქირურგიული სერთიფიკაციის დროს გამოყენებული შესრულების საბოლოო ქულების პროგნოზირებისთვის.
„ეს შედეგები არის გადადგმული ნაბიჯი ნეიროვიზუალიზაციისა და ღრმა სწავლისთვის ნეიროფიდბეკი ქირურგიული უნარების შეძენის, შენარჩუნებისა და სერტიფიცირების პროცესის გასაუმჯობესებლად. განაგრძო ინტესმა. „ამ მიდგომების უპირატესობა ის არის, რომ მათ უნდა უზრუნველყონ უფრო პერსონალიზებული ტრენინგის რეჟიმი საწოლის გვერდით გამოხმაურებით ოპტიმალური უნარების შეძენის მიზნით. ამჟამინდელი მიდგომები ცალსახად ფოკუსირებულია დავალების გამეორებაზე სწრაფი და ობიექტური უკუკავშირის პოტენციალის გარეშე.”
ეს ნაშრომი არის მუდმივი ძალისხმევის ნაწილი, რათა გააუმჯობესოს ქირურგიული უნარების სწავლება და შეფასება. თავისთავად, ეს უკანასკნელი კვლევა არ აპირებს ძირეულად შეცვლას. თუმცა, მომავალში მას შეუძლია საფუძველი ჩაუყაროს ქირურგიული დავალების შესრულების ახალ გზებს - და ტრენინგის პერსონალიზებულ მიდგომებს - ნეიროვიზუალიზაციის შეფასების გამოყენებით.
”ჩვენ ამჟამად ვიყენებთ FLS ქულას, როგორც ქირურგიული უნარების შესაფასებლად,” - თქვა ინტესმა. „ვიმედოვნებთ, რომ შემდგომი კვლევებით ჩვენ ასევე შევძლებთ ამ მეტრიკის ფარგლებს გასცდეს და აღმოვაჩინოთ [ა] ნეირობიომარკერების ახალი ნაკრები, რომელიც უზრუნველყოფს ქირურგიული უნარების შესწავლის დახვეწილ ხედვას აღსრულება.”
ხელმისაწვდომია ქაღალდი, რომელიც აღწერს კვლევას წაიკითხეთ ჟურნალში IEEE Transactions on Biomedical Engineering.
რედაქტორების რეკომენდაციები
- თქვენ საბოლოოდ შეგიძლიათ გადაიტანოთ თქვენი WhatsApp ჩეთები Android-დან iOS-ში
- თქვენს iPhone-ს ახლა შეუძლია გაგიწიოთ დაკარგული AirPods Pro
- როგორ შეეძლო Nintendo-ს A.I. Switch Pro-ში 4K თამაშების მიტანა
- ჭკვიანი ახალი A.I. სისტემა გპირდებათ გაწვრთნას თქვენს ძაღლს, სანამ სახლიდან შორს ხართ
- მეცნიერებმა სთხოვეს A.I. ნამარხი ჩანაწერების გასაანალიზებლად. ეს არის ის, რაც მან აღმოაჩინა
განაახლეთ თქვენი ცხოვრების წესიDigital Trends ეხმარება მკითხველს თვალყური ადევნონ ტექნოლოგიების სწრაფ სამყაროს ყველა უახლესი სიახლეებით, სახალისო პროდუქტების მიმოხილვებით, გამჭრიახი რედაქციებითა და უნიკალური თვალით.
