在加拿大
（综合）当阿明·马达尼（Amin Madani）博士没有从他的病人身上去除破裂的阑尾或切除癌细胞时，他正在考虑如何提高外科医生在手术室的表现。
根据世界卫生组织的数据，全世界每年接受住院手术的数百万人中，有多达 25% 的人在手术期间或手术后经历了负面并发症,这些不利影响的范围可以从切口部位的酸痛到内出血到死亡。
虽然并非所有这些不良事件都是由外科医生的行为引起的，但有些是，并且 Madani——多伦多大学健康网络 (UHN) 斯普罗特外科系的一名普通外科医生——希望降低这种风险。
他正在研究最精英、技能最高的外科医生使用的技术和思维过程，当时一组数据和计算机科学家建议他可以使用人工智能 (AI) 来模仿他们的思想。
由此产生的合作有了一个原型，该原型使用计算机视觉——一个训练计算机解释和理解图像的人工智能领域——来实时识别可以安全解剖的器官区域，以及那些区域是有危险的。
这是近年来研究人员、卫生保健工作者和公司试图利用数字技术的力量提供更好的医疗服务的一系列活动的一部分。
Madani的技术还处于早期阶段，目前仅适用于胆囊手术。但是，他说它有可能改善世界各地的外科手术，特别是在缺乏外科专业知识的农村社区、偏远地区和低收入国家。
其他专家也同意这一观点，但他们表示，在实现其潜力之前仍有一些挑战需要克服。
该技术如何帮助指导外科医生
当外科医生进行胆囊切除手术时，他们会在患者的胃部做一个“锁孔切口”，将摄像头插入腹部，然后使用专门的工具切掉并取出器官。
Madani 的技术将彩色区域投射到外科医生用来查看患者身体内部的视频监视器上。
绿色表示可以安全切割器官区域，红色表示不安全。
另一个迭代使用热图式投影，该投影根据模型对安全区域位置的置信度来改变颜色。
该原型是通过将数百小时的胆囊手术视频输入软件程序，并整合来自专家外科医生的注释来确定他们将在何处进行解剖而开发的。
在逐帧分析数据后，算法开始识别模式并培养做出独立决策的能力。
根据 2020 年对 153 位外科医生的 290 个视频进行的一项研究，该算法能够始终如一地识别“通过”和“禁止”区域以及肝脏、胆囊和肝囊三角区，准确率在 93% 和 95% 之间发表在学术期刊 Annals of Surgery 上。
马达尼是第一作者。
“这就像我有一个专家小组站着，在我的肩膀上看着我，指导我，引导我并帮助我在手术过程中不会遇到麻烦，”马达尼说。
Daniel Hashimoto 博士是俄亥俄州克利夫兰市大学医院和凯斯西储大学的外科讲师，他与 Madani 合作进行了这项研究，他说该技术的真正前景在于它能够帮助外科医生更好地了解他们在做出手术决定时的感知。
“希望是说，我们能否将第二双眼睛带入手术室——在这种情况下，是机器眼——以确保外科医生看到他们认为他们看到的东西” Hashimoto 说。
下一个问题是：它真的会提高外科医生在手术室的表现并减少并发症吗？
根据 Hashimoto 的说法，从研究的角度来看，这是一个很难回答的问题，因为研究不良事件的临床试验需要大量患者参与，但马达尼决心一探究竟。
他的团队已经在现场手术中测试了原型，以确保其正常工作，现在他们正在寻求 UHN 伦理委员会的批准，以进行进一步的研究。
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