介入手术培训:从新技术到有效反馈与模拟环境
在医疗领域,介入手术培训是培养专业医疗人员的关键环节。随着科技的不断发展,介入手术培训也在不断创新和改进,下面将详细介绍介入手术培训中的自动视频分析、众包、反馈机制以及模拟环境等方面的内容。
自动视频分析
近年来,视频摄像头技术取得了惊人的创新进步。如今,价格低于 100 美元的小型摄像头就能提供 1080p 分辨率、30 帧每秒及更高的帧率。摄像头的普及使得计算机视觉和视频处理算法再次受到关注。近期,大量关于基于视频的医疗干预培训评估的研究成果问世,这可能仅仅是变革性变化的开端。因为在监控或自动驾驶等其他行业,自动视频处理已经处于更先进的阶段。当这种基于视频的决策水平应用于医学培训时,不仅能让计算机教授新的手术流程,还可能使许多基于追踪器的培训系统过时。
学习者的视频记录也可由专家从业者进行审查,这在如今的医学院中很常见。学员和教师经常通过回顾这些手术的视频记录来讨论、提供反馈或评估学员的技能。然而,这种学习方法存在成本高、专家数量有限以及可能存在主观性等主要限制。为了解决资源有限的问题,研究人员尝试仅根据完整手术的部分内容对记录的手术进行评分,但发现视频片段越短,评分的可靠性越低。自动视频处理似乎是将基于视频的技能评估扩展为医学教育通用教学工具的唯一途径。与专家进行视频审查和反馈的次数有限不同,计算机化评估几乎是无限的,它可以在整个学习过程中指导学员,无论学员掌握必要技能需要多长时间。
在定义明确的环境中使用标准工具,能让算法更轻松地进行视频处理。因此,这项技术最受欢迎的应用是腹腔镜手术。研究表明,动作的经济性和流畅性是技能的特征。虽然大多数方法需要一些用户交互或特殊标记来识别手术工具,但现代机器学习算法能够在实
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