AI与扩展现实成功培训外科实习生无需导师指导
西奈山医疗系统的研究人员证实，使用人工智能(AI)算法和扩展现实头显系统，无需导师在场即可有效培训外科实习生完成复杂手术。参与研究的17名实习生全部实现了手术成功。
发表于《医学扩展现实杂志》的这项创新性研究，获得参与测试深度学习模型的学生们的高度评价。研究结果对住院医师和外科医生的未来培训具有重大意义，更在医学自主学习领域产生深远影响。
"我们首次创建的AI模型连接扩展现实头显，证明其能以99.9%的准确率完成肾癌手术中的关键步骤。这项研究初步显示，替代传统带教导师的AI程序能降低培训成本，最终提升教学质量、效率和标准化程度。"
——西奈山伊坎医学院泌尿科、放射肿瘤学及肿瘤科学临床教授Nelson Stone博士（研究通讯作者）
传统外科培训通常需要导师在手术室亲自指导实习生，这可能导致技能掌握不一致。Stone博士与罗切斯特大学医学中心神经外科研究团队开发的替代培训系统ESIST（无导师手术培训系统），结合深度学习算法和定制扩展现实头显。17名参与者通过头显接收实时手术指导视频，双手可自由进行精密操作训练。
系统模拟的部分肾切除术包含肾动脉夹闭等复杂操作。研究人员通过3D打印匿名患者CT扫描件制作模拟肾脏，灌注水基聚合物构建肿瘤模型。训练过程中，系统的第一视角摄像头持续监测操作，提供实时反馈和纠正提示。
"我们的研究证实，复杂的部分肾切除术可通过模拟模型有效教授给外科实习生，无需导师在场。"Stone博士指出，这解决了医学教育面临的导师短缺和带教时间不足的紧迫需求。他特别强调技术的双重优势：未来外科医生可在手术室外精进技术，从而降低手术失误风险。研究显示100%参与者认为该程序具有重要教育价值。
研究团队计划将AI算法拓展至全手术流程培训，目前已获得美国国立生物医学成像与生物工程研究所（资助号1R41EB026358-01A1）和国家科学基金会（资助号1913911）资助。除Kyle Zeller外，其他研究者均持有Viomerse公司股份。
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