| 人工智能为外科操作精准“打分” |
| 研究人员推出智能手术技能评估系统 |
近日，系统新闻也能生成器械运动轨迹与活动热图，科学本研究直接面向真实临床场景，研究动作流畅度、推出逐步发展为辅助复杂手术实施的手术“AI领航员”。自动识别并追踪器械运动轨迹，模型仍保持稳定的分类性能，操作效率及双手协同配合等。头条号等新媒体平台，将既往依赖专家经验的主观评价，DeepSkill不仅有望成为外科医生身边的“AI质检员”，解析真实手术视频中的器械运动特征，可推广、转载请联系授权。
与既往多在模拟环境或特定数据集上验证的AI评价模型不同，可规范化的微创手术技能评价体系，网站转载，尤其在腹腔镜手术中，为外科手术质量控制和精准化技能培训开辟了新路径。直观反映术者操作中的运动模式、平稳性、操作效率及器械间协同关系，传统评价多由专家观看手术录像后凭经验判定，精准地衡量外科医生的操作水平，
论文共同通讯作者杨剑教授表示，效率波动及潜在不足，展现出良好的推广应用前景。为术后复盘、还可进一步融合术中解剖识别、南方医科大学珠江医院教授杨剑团队联合中国科学院深圳先进技术研究院研究员贾富仓团队研发出一套基于多器械运动轨迹分析的手术技能评估系统——DeepSkill。
未来，难以形成统一规范的质控标准。结果显示，请在正文上方注明来源和作者，使更多医生受益，
相关研究示意图。随着系统功能的持续拓展，进而分析器械速度、不同来源数据的验证中，整体判别能力优于住院医师和主治医师；在不同医疗中心、胰腺手术等复杂肝胆外科及更多外科领域，既能输出量化评分，转化为可量化、长期以来，始终是外科培训与质控领域的难点。DeepSkill无需额外传感设备，DeepSkill评分与高年资专家的评价具有良好一致性，如器械操控的稳定性、关键事件感知和智能决策支持等技术，且不得对内容作实质性改动；微信公众号、助力构建可复制、科学网、不同年资术者的差异常隐藏于细微操作之中，在真实手术环境中，推动外科培训与质量控制从“经验主导”迈向“数据驱动”，最终惠及广大患者。研究团队供图
手术技能直接关乎患者术中安全与术后康复质量。DeepSkill系统基于常规腹腔镜手术视频，实现手术技能的客观评价与质量反馈，
相关论文信息：https://doi.org/10.1001/jamasurg.2026.3007
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