基于AI手术阶段识别模型的腹腔镜胆囊切除术技能自动化评估研究

为解决腹腔镜胆囊切除术(Lap-C)中手术技能评估效率低的问题，研究人员开发了基于人工智能(AI)的手术阶段识别模型。该模型将Lap-C分为10个阶段，通过分析各阶段耗时和AI置信度评分(AICS)实现技能分级，准确率达82.3%。研究发现新手组在胆囊颈分离和胆囊管/动脉处理耗时显著长于专家组(P<0.01)，且专家组AICS更高(P=0.02)。该成果为外科教育提供了智能化评估工具。

　　

在腹腔镜胆囊切除术(Laparoscopic Cholecystectomy, Lap-C)领域，人工智能(AI)技术正掀起一场教育革命。科研团队构建了一套智能手术阶段识别系统，将Lap-C精细划分为10个关键步骤，犹如为手术过程安装了"智能显微镜"。通过分析训练视频数据，这套模型不仅能以82.3%的准确率识别手术阶段，更揭示了有趣现象：新手医生在处理胆囊颈解剖时耗时明显长于专家(P<0.01)，胆囊管和动脉的夹闭切割操作也存在类似差异。

特别引人注目的是模型独创的AI置信度评分(AI Confidence Score, AICS)——这个"数字裁判"给专家组的打分显著高于中间组(P=0.02)，仿佛能感知手术者的娴熟程度。这些发现为外科培训提供了量化标尺，让"菜鸟"变"高手"的成长路径变得可视化。这项技术突破不仅缩短了外科医生的培养周期，更可能像GPS导航般实时指导手术操作，最终让每位患者都能享受到"专家级"的手术质量。