Vai smadzeņu skenēšana varētu būt labākais veids, kā pateikt augstākās klases ķirurgam? Nu, sava veida. Rensselaer Politehniskā institūta un Bufalo universitātes pētnieki ir izstrādājuši Brain-NET, a dziļa mācīšanās A.I. rīks, kas var precīzi paredzēt ķirurga sertifikācijas punktus, pamatojoties uz viņu neiroattēlu datiem.
Šis sertifikācijas rezultāts, kas pazīstams kā Laparoskopiskās ķirurģijas programmas (FLS) pamati, pašlaik tiek aprēķināts manuāli, izmantojot formulu, kas ir ārkārtīgi laikietilpīga un darbietilpīga. Tās ideja ir sniegt objektīvu ķirurģisko iemaņu novērtējumu, tādējādi demonstrējot efektīvu apmācību.
Ieteiktie videoklipi
“Laparoskopiskās ķirurģijas pamatu programma ir pieņemta valsts līmenī ķirurģijas rezidentiem, stipendiātiem un praktizējošiem ārstiem apgūt un praktizēt laparoskopiskās iemaņas, lai būtu iespēja tās noteikti izmērīt un dokumentēt prasmes," Ksavjers Intess, Rensselaer biomedicīnas inženierijas profesors pastāstīja Digital Trends. "Viens no galvenajiem šādas programmas aspektiem ir vērtēšanas metrika, kas tiek aprēķināta, pamatojoties uz ķirurģiskā uzdevuma izpildes laiku, kā arī kļūdu novērtēšanu."
Šī projekta pētnieku komanda vēlējās noskaidrot, vai viņi varētu paredzēt ķirurgu FLS rezultātu, izmantojot optisko smadzeņu attēlveidošanu. Pateicoties vienlaicīgam neironu tīklam, viņi pierādīja, ka spēj to izdarīt ar augstu precizitātes līmeni. Šis darbs ir balstīts uz iepriekšējiem pētījumiem, kuros tika pierādīta funkcionālā tuvu infrasarkanā spektroskopija (fNIRS). efektīvi klasificējot dažādus motorisko uzdevumu veidus, tādējādi nodrošinot potenciālu roku prasmju izpildes līdzekli līmenī. Šajā jaunākajā projektā pētnieki izmantoja tos pašus fNIRS datus, lai prognozētu galīgos veiktspējas rādītājus, ko izmanto ķirurģiskajā sertifikācijā.
"Šie rezultāti ir atspēriena punkts neiroattēlveidošanas un dziļas mācīšanās veicināšanai neirofeedback, lai uzlabotu ķirurģisko prasmju apguvi, saglabāšanu un sertifikācijas procesu. Intess turpināja. "Šo pieeju priekšrocība ir tāda, ka tām ir jānodrošina personalizētāks apmācības režīms ar atgriezenisko saiti, lai optimāli apgūtu prasmes. Pašreizējās pieejas galvenokārt koncentrējas uz uzdevumu atkārtošanu bez ātras un objektīvas atgriezeniskās saites potenciāla.
Šis darbs ir daļa no nepārtrauktiem centieniem uzlabot veidu, kā tiek mācītas un novērtētas ķirurģiskās prasmes. Pats par sevi šis jaunākais pētījums to būtiski nemainīs. Tomēr turpmāk tas varētu likt pamatu jauniem veidiem, kā uzlabot ķirurģisko uzdevumu izpildi un personalizētas apmācības pieejas, izmantojot neiroattēlveidošanas novērtējumu.
"Mēs pašlaik izmantojam FLS rezultātu kā līdzekli, lai novērtētu ķirurģiskās prasmes," sacīja Intess. "Mēs ceram, ka ar turpmākiem pētījumiem mēs varēsim arī pārsniegt šo rādītāju un atklāt [a] jauns neirobiomarķieru komplekts, kas sniegs precīzāku ieskatu ķirurģisko prasmju apguvē un izpilde.”
Papīrs, kurā aprakstīts pētījums, ir pieejams lasiet žurnālā IEEE Transactions on Biomedical Engineering.
Redaktoru ieteikumi
- Beidzot varat pārvietot savas WhatsApp tērzēšanas sarunas no Android uz iOS
- Jūsu iPhone tagad var vadīt jūs līdz pazaudētajam AirPods Pro
- Kā Nintendo varētu izmantot A.I. lai pievienotu 4K spēles Switch Pro
- Gudrs jaunais A.I. sistēma sola apmācīt jūsu suni, kamēr jūs esat prom no mājām
- Zinātnieki jautāja A.I. lai analizētu fosilo ierakstu. Tas ir tas, ko tā atrada
Uzlabojiet savu dzīvesveiduDigitālās tendences palīdz lasītājiem sekot līdzi straujajai tehnoloģiju pasaulei, izmantojot visas jaunākās ziņas, jautrus produktu apskatus, ieskatu saturošus rakstus un unikālus ieskatus.
