Ali je lahko pregled možganov najboljši način, da poveš vrhunskemu kirurgu? No, nekako. Raziskovalci na Politehničnem inštitutu Rensselaer in Univerzi v Buffalu so razvili Brain-NET, globoko učenje AI orodje, ki lahko natančno napove certifikacijske rezultate kirurga na podlagi njegovih podatkov o slikanju nevronov.
Ta certifikacijski rezultat, znan kot program Osnove laparoskopske kirurgije (FLS), se trenutno izračunava ročno z uporabo formule, ki je izjemno zamudna in zahteva veliko časa. Ideja za njim je podati objektivno oceno kirurških veščin in s tem prikazati učinkovito usposabljanje.
Priporočeni videoposnetki
»Program Osnove laparoskopske kirurgije je bil sprejet na nacionalni ravni za kirurške rezidente, sodelavce in praktike zdravniki, da se naučijo in vadijo laparoskopske veščine, da imajo možnost, da jih zagotovo izmerijo in dokumentirajo spretnosti,« Xavier Intes, profesor biomedicinskega inženirstva na Rensselaerju, je povedal za Digital Trends. "Eden ključnih vidikov takšnega [a] programa je metrika točkovanja, ki se izračuna na podlagi časa izvedbe kirurške naloge, kot tudi ocene napake."
Skupina raziskovalcev na tem projektu je želela ugotoviti, ali lahko z uporabo optičnega slikanja možganov napovejo rezultat FLS kirurgov. Zahvaljujoč sočasni nevronski mreži so dokazali, da so to sposobni narediti z visoko stopnjo natančnosti. To delo temelji na prejšnjih raziskavah, v katerih se je pokazalo, da je funkcionalna bližnja infrardeča spektroskopija (fNIRS) učinkovito pri razvrščanju različnih vrst motoričnih nalog, s čimer zagotavlja potencialno sredstvo za izvajanje ročnih spretnosti raven. V tem zadnjem projektu so raziskovalci uporabili iste podatke fNIRS za napovedovanje končnih rezultatov uspešnosti, ki se uporabljajo pri certificiranju kirurgije.
»Ti rezultati so odskočna deska k izkoriščanju nevrološkega slikanja in globokega učenja za neurofeedback za izboljšanje pridobivanja kirurških veščin, ohranjanja in postopka certificiranja,« Intes je nadaljeval. »Prednost teh pristopov je, da bi morali omogočiti bolj prilagojen režim vadbe s povratnimi informacijami ob postelji za optimalno pridobivanje spretnosti. Trenutni pristopi se osredotočajo izključno na ponavljanje nalog brez možnosti hitre in objektivne povratne informacije.«
To delo je del stalnih prizadevanj za izboljšanje načina poučevanja in ocenjevanja kirurških veščin. Ta najnovejša raziskava sama po sebi tega ne bo bistveno spremenila. Vendar pa bi lahko v prihodnje postavil temelje za nove načine izboljšanja izvajanja kirurških nalog - in prilagojenih pristopov k usposabljanju - z uporabo ocene nevrološkega slikanja.
"Trenutno uporabljamo oceno FLS kot sredstvo za ocenjevanje kirurških sposobnosti," je dejal Intes. »Upamo, da bomo z nadaljnjimi študijami lahko presegli to metriko in odkrili [a] nov nabor nevrobiomarkerjev, ki bo zagotovil natančnejši vpogled v učenje kirurških veščin in izvedba."
Prispevek, ki opisuje raziskavo, je na voljo preberite v reviji IEEE Transactions on Biomedical Engineering.
Priporočila urednikov
- Končno lahko svoje klepete WhatsApp premaknete iz Androida v iOS
- Vaš iPhone vas lahko zdaj vodi do izgubljenih slušalk AirPods Pro
- Kako bi lahko Nintendo uporabil A.I. za prenos iger 4K na Switch Pro
- Pameten novi A.I. sistem obljublja, da bo treniral vašega psa, ko ste zdoma
- Znanstveniki so vprašali A.I. analizirati fosilni zapis. To je tisto, kar je našel
Nadgradite svoj življenjski slogDigitalni trendi bralcem pomagajo slediti hitremu svetu tehnologije z vsemi najnovejšimi novicami, zabavnimi ocenami izdelkov, pronicljivimi uvodniki in enkratnimi vpogledi v vsebine.
