Новости

Машинное обучение может определять уровень квалификации нейрохирургов с точностью до 90% в VR-симуляции резекции опухоли. Данные результаты получены в исследовании, опубликованном 2 августа в сети JAMA Network Open.

 

Александр Винклер-Шварц, доктор медицинских наук из Университета Макгилла в Монреале, с коллегами исследовали опыт 50 университетских нейрохирургов. В результате определены хирургические и операционные факторов, выбранные алгоритмом машинного обучения, что позволило провести точную классификацию участников по уровню их хирургических навыков.  Все нейрохирургические манипуляции проводились в виртуальной реальности. Всем 250 врачам был присвоен соответствующий уровень экспертности, независимо от их статуса — ведущие нейрохирурги, ординаторы и студенты-медики. Степень квалификации нейрохирургов определялась с использованием различных алгоритмов, которые выбирали показатели производительности, уверенность движений, мастерство владения инструментом, технику резекции тканей и борьбы с кровотечением. Все клинические примеры генерировались автоматически на основании исходных данных симулятора.

Исследователи обнаружили, что точность определения степени экспертности врача составляет 78-90%. Из 250 врачей два опытных нейрохирурга и один студент-медик были классифицированы неправильно.

«Наше исследование демонстрирует способность алгоритмов машинного обучения классифицировать хирургический опыт с большей степенью детализации и точности, чем было продемонстрировано ранее», — пишут авторы.