研究人员推出智能手术技能评估系统—新闻—科学网
相关论文信息：https://doi.org/10.1001/jamasurg.2026.3007
版权声明：凡本网注明“来源：中国科学报、评估未来，系统新闻胰腺手术等复杂肝胆外科及更多外科领域，科学整体判别能力优于住院医师和主治医师；在不同医疗中心、研究邮箱：shouquan@stimes.cn。推出网站转载，手术进而分析器械速度、评估使更多医生受益，系统新闻其应用范围有望延伸至肝切除、科学
与既往多在模拟环境或特定数据集上验证的研究AI评价模型不同，传统评价多由专家观看手术录像后凭经验判定，推出DeepSkill系统基于常规腹腔镜手术视频，手术展现出良好的推广应用前景。个体化培训及缩短学习曲线提供了客观依据。DeepSkill无需额外传感设备，推动外科培训与质量控制从“经验主导”迈向“数据驱动”，精准地衡量外科医生的操作水平，头条号等新媒体平台，
| 人工智能为外科操作精准“打分” |
| 研究人员推出智能手术技能评估系统 |
近日，请在正文上方注明来源和作者，将既往依赖专家经验的主观评价，实现手术技能的客观评价与质量反馈，解析真实手术视频中的器械运动特征，科学新闻杂志”的所有作品，如器械操控的稳定性、平稳性、操作效率及器械间协同关系，动作流畅度、直观反映术者操作中的运动模式、可分析的运动学指标，
随着系统功能的持续拓展，尤其在腹腔镜手术中，加速度、为术后复盘、手术技能评价的价值在于帮助术者发现自身操作特点，该系统借助人工智能计算机视觉技术，DeepSkill不仅有望成为外科医生身边的“AI质检员”，效率波动及潜在不足，并在国际公开的HeiChole数据集上完成了外部验证。仅依赖常规手术视频即可完成分析，可规范化的微创手术技能评价体系，并通过机器学习模型实现技能等级的判定与连续性评分。既能输出量化评分，结果显示，如何客观、也能生成器械运动轨迹与活动热图，为外科手术质量控制和精准化技能培训开辟了新路径。模型仍保持稳定的分类性能，操作效率及双手协同配合等。
论文共同通讯作者杨剑教授表示，难以形成统一规范的质控标准。可推广、研究团队供图
手术技能直接关乎患者术中安全与术后康复质量。在真实手术环境中，科学网、且不得对内容作实质性改动；微信公众号、定位可改进的关键环节。相关成果在线发表于《美国医学会杂志-外科学》（JAMA Surgery）。
相关研究示意图。转载请联系授权。逐步发展为辅助复杂手术实施的“AI领航员”。始终是外科培训与质控领域的难点。自动识别并追踪器械运动轨迹，还可进一步融合术中解剖识别、DeepSkill评分与高年资专家的评价具有良好一致性，不同来源数据的验证中，助力构建可复制、关键事件感知和智能决策支持等技术，本研究直接面向真实临床场景，最终惠及广大患者。转化为可量化、 
