10、手术数据科学：新兴趋势与未来路径

手术数据科学：新兴趋势与未来路径

1. 引言

手术数据科学（SDS）将先进的数据分析技术融入手术实践，旨在彻底改变患者护理方式。它着重于从阶段识别、图像分割到手术过程建模（SPM）等多个领域，利用多样化的数据集和方法来提升手术培训、规划和执行水平。

SDS是一个新兴领域，主要得益于计算机科学与临床手术实践的融合，此前这种融合被称为计算机集成手术（CIS）。CIS的兴起使得患者特定和通用手术数据前所未有的丰富。这些海量信息与机器学习（ML）的成功相结合，为SDS变革手术实践奠定了基础，并可能推动该领域的可持续发展。

然而，尽管取得了这些进展，SDS从理论到广泛临床应用仍面临重大挑战。其中主要障碍之一是数据标注。为ML应用对手术数据进行标记和分类既耗时又需要高度精确，通常需要医学专业人员的专业知识。此外，将ML集成到手术室并非易事。除了技术复杂性，还必须处理重大的法律和伦理问题，以确保患者的安全和隐私。

尽管如此，在研究阶段，已有标注数据和成功案例凸显了SDS的潜力。这些成功为未来的临床应用铺平了道路，表明只要制定适当的标准和协议，SDS融入手术室不仅是可能的，而且即将成为现实。制定这些标准，以及完善数据标注和ML集成，将是释放SDS潜力并使其成为未来手术室辅助工具的关键。

2. SDS的主要方向

SDS具有广泛的研究方向，涵盖从阶段识别、图像分割到手术过程建模（SPM）等研究。这些研究利用各种数据集和方法，可显著推进手术培训、规划、执行和患者护理。将这些多样而详细的研究整合为一个连贯的叙述，凸显了SDS的未来潜力。

2.1 阶段识别

手术阶段识别专注于识别和分类手术过程的不同