Zou een hersenscan de beste manier kunnen zijn om het aan een topchirurg te vertellen? Soort van. Onderzoekers van het Rensselaer Polytechnic Institute en de Universiteit van Buffalo hebben Brain-NET ontwikkeld, een diepgaand leren AI hulpmiddel dat de certificeringsscores van een chirurg nauwkeurig kan voorspellen op basis van zijn neuroimaging-gegevens.
Deze certificeringsscore, bekend als het Fundamentals of Laparoscopic Surgery-programma (FLS), wordt momenteel handmatig berekend met behulp van een formule die extreem tijd- en arbeidsintensief is. Het idee hierachter is om een objectieve beoordeling van chirurgische vaardigheden te geven, waardoor effectieve training wordt aangetoond.
Aanbevolen video's
“Het Fundamentele Laparoscopische Chirurgie-programma is landelijk ingevoerd voor chirurgische artsen, fellows en praktiserende artsen artsen om laparoscopische vaardigheden te leren en te oefenen, zodat ze de mogelijkheid hebben om deze definitief te meten en te documenteren vaardigheden,"
Xavier Intes, hoogleraar biomedische technologie bij Rensselaer, aan Digital Trends. “Een belangrijk aspect van zo’n programma is een scorestatistiek die wordt berekend op basis van het tijdstip van de uitvoering van de chirurgische taak, evenals op basis van de foutenschatting.”Het team van onderzoekers aan dit project wilde kijken of ze de FLS-score van chirurgen konden voorspellen met behulp van optische hersenbeelden. Dankzij een gelijktijdig neuraal netwerk toonden ze aan dat ze dit met een hoge mate van nauwkeurigheid konden doen. Dit werk is gebaseerd op eerder onderzoek waarin werd aangetoond dat functionele nabij-infraroodspectroscopie (fNIRS) effectief in het classificeren van verschillende soorten motortaken, waardoor een potentieel middel wordt geboden voor het uitvoeren van handmatige vaardigheden niveau. In dit nieuwste project gebruikten de onderzoekers dezelfde fNIRS-gegevens om de uiteindelijke prestatiescores te voorspellen die worden gebruikt bij chirurgische certificering.
“Deze resultaten vormen een opstapje naar het benutten van neuroimaging en deep learning neurofeedback om de verwerving, het behoud en het certificeringsproces van chirurgische vaardigheden te verbeteren”, vervolgde Intes. “Het voordeel van deze benaderingen is dat ze een persoonlijker trainingsregime mogelijk moeten maken met feedback aan het bed voor optimale verwerving van vaardigheden. De huidige benaderingen zijn uitsluitend gericht op taakherhaling zonder mogelijkheden voor snelle en objectieve feedback.”
Dit werk maakt deel uit van een voortdurende inspanning om de manier te verbeteren waarop chirurgische vaardigheden worden onderwezen en beoordeeld. Op zichzelf zal dit laatste onderzoek daar geen fundamentele verandering in brengen. In de toekomst zou het echter de basis kunnen leggen voor nieuwe manieren om de uitvoering van chirurgische taken te verbeteren – en gepersonaliseerde benaderingen van training – door gebruik te maken van neuroimaging-beoordeling.
“We gebruiken momenteel de FLS-score als middel om chirurgische vaardigheden te beoordelen”, aldus Intes. “We hopen dat we met verdere studies ook verder kunnen gaan dan deze maatstaf en [a] kunnen ontdekken nieuwe reeks neurobiomarkers die een beter inzicht zullen verschaffen in het leren van chirurgische vaardigheden executie."
Er is een paper beschikbaar waarin het onderzoek wordt beschreven gelezen in het tijdschrift IEEE Transactions on Biomedical Engineering.
Aanbevelingen van de redactie
- Je kunt eindelijk je WhatsApp-chats verplaatsen van Android naar iOS
- Uw iPhone kan u nu naar uw verloren AirPods Pro leiden
- Hoe Nintendo AI zou kunnen gebruiken om 4K-gaming naar de Switch Pro te brengen
- Slimme nieuwe A.I. systeem belooft uw hond te trainen terwijl u niet thuis bent
- Wetenschappers vroegen A.I. om het fossielenbestand te analyseren. Dit is wat het heeft gevonden
Upgrade uw levensstijlMet Digital Trends kunnen lezers de snelle technische wereld in de gaten houden met het laatste nieuws, leuke productrecensies, inzichtelijke redactionele artikelen en unieke sneak peeks.
