Jei kada nors susidūrėte su bauginančiu sprendimu, ar atlikti operaciją, tikriausiai turėjote keletą klausimų. Tarp daugybės svarstymų buvo tikėtini klausimai apie peilį laikančio asmens įgūdžius ir patirtį.
Nauji FAMU-FSU inžinerijos koledžo tyrimai galėtų padėti chirurgams geriau apmokyti jų esminį darbą. „Google“ įgaliotas kolegijos dekanas Suvranu De vadovavo dirbtinio intelekto įrankio, padedančio mokyti chirurgus, kūrimui, analizuojant jų chirurginės technikos vaizdo įrašus ir teikiant atsiliepimus. Tyrimas neseniai buvo paskelbtas m JAMA chirurgija.
„Kuo daugiau mokymų ir grįžtamojo ryšio chirurgai gaus, tuo labiau pagerės jų įgūdžiai“, – sakė De. „Mes sukūrėme pažangiausią vaizdo įrašais pagrįstą vertinimo tinklą (VBA-Net), kuris yra svarbus žingsnis efektyvaus chirurginių įgūdžių vertinimo automatizavimo kryptimi. Šioje sistemoje naudojami moderniausi giluminio mokymosi modeliai formuojamiesiems. ir apibendrinantys vertinimai, skatinantys įgūdžių ugdymą.
VBA-Net yra dirbtinio intelekto modelis, kuris mokosi atskirti ekspertus nuo naujokų, žiūrint viso ilgio vaizdo įrašus apie tikras chirurgines užduotis. Tai suteikia besimokančiajam galutinius balus ir atsiliepimus internete. Ji automatizuoja chirurginių įgūdžių vertinimo užduotį, kurią šiuo metu atlieka apmokyti gydytojai.
Platforma sujungia giliojo neuroninio tinklo (DNN) technologiją su esamu vaizdo įrašu pagrįstu chirurginiu vertinimu, kad būtų galima gauti grįžtamąjį ryšį realiuoju laiku būsimiems chirurgams. Gilieji neuroniniai tinklai yra dirbtinio intelekto forma, atspindinti žmogaus smegenų sudėtingumą ir padedanti pritaikyti mokymosi procesą pagal individualius pomėgius, didinant rekomendacijų tinkamumą.
„Ši priemonė gali pasiūlyti vertingą paramą vertintojams ir gali užtikrinti didesnį vertinimų nuoseklumą”, – sakė De. „Mūsų tikslas yra supaprastinti vertinimo procesą, nukreipiant stažuotojus į svarbiausius chirurginės procedūros aspektus.”
DNN technologija apima paaiškinamąjį dirbtinį intelektą (XAI), AI tipą, leidžiantį žmonėms geriau suprasti kitaip nepermatomą vidinį tinklo veikimą. Tai suteikia vartotojams pasitikėjimo mašininio mokymosi algoritmų rezultatais ir rezultatais. Šiai technologijai reikia minimalios techninės įrangos ir standartinės kameros sąrankos.
De tyrimai padės patenkinti Amerikos chirurgijos tarybos iniciatyvą įtraukti vaizdo įrašu pagrįstą vertinimą (VBA) į chirurgų ir susijusių operacijų personalo mokymą. 2021 m. grupė pradėjo pradinę bandomąją VBA standartizavimo programą. Novatoriška De vizija apima AI ir tiesiogiai susieja ją su VBA.
„Tikimės, kad šio tyrimo įžvalgos padės per ateinančius penkerius–10 metų integruoti šią technologiją į mokymo ir kvalifikacijos programas“, – sakė De. „Mūsų didžiausias siekis yra pagerinti pacientų rezultatus, išgelbėti gyvybes ir ateityje auginti labiau apmokytus chirurgus.