人工智能在外科教育中的应用

《Clinics in Plastic Surgery》：Artificial Intelligence in Surgical Education

　　

章节摘要

要点

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  人工智能能够持续进行客观的能力评估，使其与里程碑和可授权专业活动保持一致。
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  计算机视觉和手术视频分析支持术中反馈。
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  虚拟患者和模拟平台增强临床推理和决策能力训练。
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  合乎伦理的实施需要减轻偏见、保持透明、进行验证，并由专家教员监督。

缩略语

3D	三维
AI	人工智能
UME	本科医学

当前应用：手术室中的视频分析和计算机视觉

人工智能在术中教育中的应用正通过计算机视觉、手术视频分析和增强成像技术的进步而不断涌现。目前的应用主要集中在对录制手术录像的事后分析，以识别手术阶段、器械使用模式、手部运动轨迹以及对既定手术步骤的遵守情况。¹⁴这些系统可以客观评估技术性能指标，例如运动经济性、任务完成时间和

总结

总体而言，将人工智能整合到整形外科学教育中显示出有前景的循证潜力，能够增强技能评估的客观性、实现个性化反馈的规模化，并通过持续动态的性能分析支持基于能力的进阶发展。住院医师可以期待更加沉浸式的训练应用，以及对准确性、技术、效率和决策能力的更深入详细分析。然而，要实现这些益处

临床护理要点

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  对于围手术期管理问题和板考式复习，仅基于同行评审来源的人工智能工具（如OpenEvidence、UpToDate Expert AI）比通用大语言模型更不容易产生幻觉。住院医师仍应在执行任何输出前核对所引用的来源。¹²
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  在DIEP和ALT皮瓣规划中，住院医师应首先手动绘制穿支血管位置图，然后将其与基于自动CTA的输出进行对比。这样可以利用软件作为模式识别的反馈工具

Julia C. Schmidt｜Malke Asaad｜Amanda Gosman｜Vu T. Nguyen