完美的缝合:设计更好的病人结果AI改进手术培训

严教授刘在长春长大时,中国,她的父亲希望她能够成为一名医生很喜欢他。当她选择了计算机科学,“我感到一点点失望,”Xiwen Liu退休麻醉师承认。

但2011年世界相撞,当老刘被诊断出前列腺癌。这是一个惊喜。在67年,他是相对年轻,有一个健康的生活方式,没有任何症状。像许多的每年120万名男性被诊断出患有前列腺癌,他手术删除在他的前列腺肿瘤,但是他患有尿失禁,多年来,手术后出血和感染。

近6000英里远,在南加州大学维特比工程学院,刘燕感到无助。

“参与前列腺癌手术并发症带我爸爸个人重大挑战,”刘说,教授计算机科学、电子与计算机工程和生物医学科学。“即使有最好的医生和医院,他经历了痛苦,缓慢的复苏长期的副作用。"

刘解决使用她的技巧来帮助别人像她的父亲。在研究人工智能和十字路口卫生保健十年多来,她于2016年联手安德鲁博士挂,南加州大学凯克医学院的泌尿科医生,创造人工智能工具,测量和帮助提高外科医生的技术技能在整个前列腺根治性前列腺切除术过程—该删除。

利用深度学习算法,系统学习从过去的运动识别特定地区在机器人手术外科医生可以改善。挂和刘已经超过17同行评议的论文发表在这个领域,最近获得了300万美元奖的美国国立卫生研究院的发展他们的研究。

他们正在开发一个基于ai系统提供实时反馈过程中甚至提醒医生如果他们犯错误的风险。他们的目标是什么?为外科医生缩短学习曲线,最大化患者安全并减少术后并发症。

”AI进场评估技能的外科医生看到他们擅长的部分操作,哪些需要改进,”刘说,南加州大学Melady实验室主任,重点是机器学习与真实世界的应用程序。”它还发挥作用在模拟和学习阶段训练新的外科医生。

“最终,我们要做的是提供实时帮助外科医生操作,”她说。

学习曲线

通过手术切除前列腺癌症患者是一种选择对他们并没有扩散。今天,机器人辅助根治性前列腺切除术是约85%的在美国每年有90000执行这样的操作。

操作使用一个机器人系统,外科医生让小切口和操纵微型仪器从附近的控制台,使详细微创工作。与任何手术一样,然而,风险涉及:外科医生必须避免损坏相邻的组织和器官。尽管医疗技术的进步,高达40%的患者术后尿失禁的经验。

几十年的研究表明,一些医院和外科医生明显比其他人更好的结果。实际上,这个过程有一个陡峭的学习曲线:研究说,外科医生必须执行大约100根治性前列腺切除术开始达到最优结果。然而,外科医生通常不好好表现如何。

“作为外科医生在手术室里,我们没有得到太多的即时反馈我们所做的事情,”洪说,领导者创新手术仿真技术和机器人仿真和教育中心的主任在南加州大学凯克医学院的。“短的一个主要并发症,一些前列腺手术后效果不明显,直到几周,几个月或几年后。”

虽然外科性能评估是一个关键的需要,但它并不总是可用,洪晃表示。“可伸缩的它只是没有一个完美的外科医生评估者看每个外科医生的操作和提供反馈。”

AI如何帮助

机器人手术期间,每一个剪、钳和针产生大量视频数据和运动学数据跟踪外科医生的动作。人工智能可以分析这些数据给外科医生反馈仪器移动速度、距离和手腕测角在机器人手术。从洪教授和他的团队使用数据和专业知识,刘和她的团队已经开发出算法,教电脑学习是美联储成千上万的这些数据点。

刘翔的团队使用这些数据来训练分类器“理解它所看到的,”她说。培训完成后,深度学习模型可以提供客观的评估基于理想与非理想的学习表示技术。为了测试系统的准确性,机器的评级与外科医生的评级相同的手术。

“在此基础上,我们可以预测患者是否有手术后的并发症和每个参与者的经验,”刘说。

使用的原始数据,刘和她的团队确定机器学习算法可以预测每个参与者的专业知识水平,准确率达到87%。最终,她希望该系统将提醒医生潜在的问题,受伤的风险等重要器官,可能导致长期的并发症。

“当我们走向的大挑战目标AI-assisted手术,然后我们需要看具体的操作,”刘说。“然后我们可以使用这些信息来预测,基于当前阶段的操作,如果有任何风险因素下一步我们可以提供一个及时的警告。”

“海里捞针”

使研究人员能够识别过程的部分操作,似乎最密切相关的结果。“这就像大海捞针,“挂说。“你怎么能找到驱动结果的一针,你关注的过程2 - 4个小时吗?人工智能也带来客观性和可扩展性。”

在最近的一项研究关注预测尿控制结果,研究人员发现,算法在根治性前列腺切除术中的一个关键步骤:当临床医生必须缝合膀胱和尿道之间的差距在前列腺切除。

妥善完成,此步骤可以防止尿液期间和之后的内部泄漏过程。如果它是不正确的,病人会尿失禁和膀胱损伤等并发症。

使用人工智能研究人员发现几乎所有的指标预测自制复苏与缝合,可能是因为,洪晃表示,“测量外科医生性能好被缝合的任务,它非常适用于评价。”

虽然机器学习可以帮助找到针在干草堆,它不提供的解释仍然是人类专家的手中。

机器人的或

当挂和刘开始一起工作,他们观察指标,总结了整个操作。现在他们可以在单个针的水平分析性能,缩小重点不同级别的缝合。这将允许系统给外科医生具体的,可操作的反馈。他们最近的研究结果表明提高了20%到30%的评估外科技能当使用AI-assisted评估相比,人类的年级。

“当你测量技术技能和您提供的反馈,它实际上是有意义的外科医生,”洪说。“而不是讲述一个外科医生,你只是移动你的手不够快,”你告诉他们,“你拿针的方式在这个特定的缝合是不正确的。”

该研究在临床实验阶段,这意味着系统还没有用于任何高风险的评估。但外科医生如何看待未来AI-assisted机器人在手术室?

“当我提出这个想法我的同龄人,我绝对让人在两个阵营:那些接受的想法,觉得受到威胁,”洪说。“在某些情况下,外科医生可以抵抗这一概念。没有人真正喜欢的评价,至少所有的机器。但是一旦他们看到的机会发展他们的技能和帮助他们的病人,他们变得好奇,打开这个主意。”

虽然他们的探索在理解“完美缝合”都集中在泌尿科,它也可以应用于其他程序,包括子宫切除和疝修补手术。

“我们想找出外科医生能更快速的发展,”洪说。“(改善)我们如何教导和训练的外科医生做手术不能治愈疾病的神奇,但这肯定会增强我们如何预测病人的结果,采取更好的照顾病人。”

最后一步是证明这种反馈改善成果,可以使用它来培训新外科医生。“我们的目标是使用人工智能来帮助外科医生通过检测可能潜在的问题和提供警告和建议的外科医生应该采取什么样的行动,”刘说。

对于刘来说,团队的进步带来了希望,他们可以改善人们的生活像她的父亲,每年大约有644000人接受一些机器人手术仅在美国。

“翻译AI付诸实践而言,我认为这个项目有一个最短的跑道,”刘说。“一个非常现实的目标,可能发生在未来5到10年AI-assisted机器人手术,这可能提高对象的结果和恢复。”

作为一个病人,父亲和前临床医生,Xiwen刘对这一消息表示欢迎。

“晚上当病人手术期间去世,我感到可怕,总是问假设问题,”他说。“改善健康交货(一切)病人,但它甚至可以提高医生的心理健康。

”不知为何,这些年来,我们的医学和计算机科学交叉路径。也许(我的女儿)发现最好的方法帮助人们和拯救生命。”