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这篇综述聚焦腹腔镜胆囊切除术（LC）。识别安全关键视野（CVS）及解剖标志对避免胆管损伤（BDI）至关重要，人工智能（AI）有望助力手术。研究分析 17 项相关研究，发现 AI 模型可行且性能提升，但仍有障碍，能否降低 BDI 需更多研究。
人工智能在腹腔镜胆囊切除术解剖标志检测中的研究现状
在腹腔镜胆囊切除术（Laparoscopic Cholecystectomy，LC）领域，避免胆管损伤（Bile Duct Injuries，BDI）是手术成功的关键，而准确识别安全关键视野（Critical View of Safety，CVS）和其他安全解剖标志则是实现这一目标的基石。近年来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术逐渐渗透到手术室，为 LC 手术的精准操作带来了新的可能，有望成为辅助外科医生安全进行解剖分离的有力工具。
为深入探究 AI 模型在识别这些关键结构方面的性能，研究人员对 PubMed 和 Google Scholar 数据库进行了系统的文献回顾。他们运用医学主题词（Medical Subject Headings，MeSH）进行检索，筛选出了展示 AI 模型在识别 CVS 和解剖标志方面应用的研究，并从性能和可靠性等方面展开分析，对含有初步数据的临床可行性试验则进行单独剖析。
经过严格筛选，最终有 17 项研究符合要求并被纳入分析。研究结果显示，生成用于识别 LC 过程中 CVS 和解剖标志的 AI 模型是可行的。在性能方面，AI 模型的准确性、精确性和召回率都有显著提升。从可靠性来看，交并比（Intersection over Union，IoU）和 F1/Dice 分数也得到了改善，这表明 AI 模型在识别关键结构时更为可靠。
基于这些成果，AI 模型具备在手术室成功部署的潜力，能够辅助外科医生做出决策。将 AI 应用于 LC 手术以识别 CVS 和重要解剖标志，是一种可行且前景广阔的选择。目前的初步数据在性能方面令人鼓舞，不过，要真正将 AI 广泛应用于临床，仍有诸多重大障碍需要克服。至于 AI 的应用能否切实降低 BDI 发生率、提高患者安全性，还需要更多设计完善的研究加以验证。
总体而言，AI 在 LC 手术解剖标志检测中的应用已取得一定进展，但距离临床广泛应用还有很长的路要走，未来需要更多的研究来优化模型、解决现存问题，为患者带来更安全、更高效的手术体验。
