西奈山医院研究人员近日证实，通过人工智能算法与扩展现实(XR)头显设备的结合，可在无导师现场指导的情况下成功培训外科学员完成复杂手术操作。在该研究中，17名学员均成功完成手术模拟训练。
这项发表于《医学扩展现实杂志》的创新性研究获得参与学员的高度评价，其成果对住院医师及外科医生培训，乃至医学领域的自主学习体系发展具有重要启示。临床泌尿学教授Nelson Stone博士表示："我们首次构建了连接扩展现实头显的AI模型，证明其在肾癌手术关键步骤的指导准确率可达99.9%。这为AI替代传统教学督导人员提供了初步证据，可显著降低培训成本并提升教学的质量、效率和标准化程度。"
传统外科培训模式要求导师与学员在手术室共同操作，易导致技能掌握不均衡。Stone博士团队开发的ESIST系统(无督导外科培训系统)采用深度学习技术，结合定制扩展现实头显为学员实时呈现手术指导视频。该系统配备第一视角摄像头，可实时监测操作并提供即时反馈。
手术模拟器复现了肾部分切除术的关键步骤，包括肾动脉夹闭操作。研究团队通过3D打印技术，利用匿名患者的CT扫描数据制作了含肿瘤的肾脏模型。该模型采用水基聚合物填充，完整再现了手术场景。训练过程中，系统持续监控学员操作并投射修正提示，充分体现了其技能评估能力。
"这项研究证明，在缺乏导师的情况下，通过模拟模型也能有效教授肾部分切除术这类复杂操作。"Stone博士指出，该技术突破可缓解当前培训师资短缺和资深医师教学时间紧张的困境。团队还计划开发更复杂的合成尸模模型，用于完整手术流程的培训。
后续调查显示，100%的参与学员认为该AI培训系统具有重要教育价值。研究得到美国国立生物医学影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)支持。值得注意的是，除Kyle Zeller外，其他主要研究人员均持有Viomerse公司股份。
西奈山医疗体系作为纽约大都会区最大的学术医疗系统之一，拥有48,000名员工，业务涵盖7家医院、400多个门诊点、600多个研究与临床实验室、护理学院及领先医学院。该体系致力于通过技术创新(包括人工智能与信息学应用)改善全生命周期的健康服务。
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