論文の概要: A real-time spatiotemporal AI model analyzes skill in open surgical videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07219v1
• Date: Tue, 14 Dec 2021 08:11:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-15 14:40:06.556350
• Title: A real-time spatiotemporal AI model analyzes skill in open surgical videos
• Title（参考訳）: リアルタイム時空間AIモデルによるオープン手術ビデオのスキル分析
• Authors: Emmett D. Goodman, Krishna K. Patel, Yilun Zhang, William Locke, Chris J. Kennedy, Rohan Mehrotra, Stephen Ren, Melody Guan, Maren Downing, Hao Wei Chen, Jevin Z. Clark, Gabriel A. Brat, Serena Yeung
• Abstract要約: これまでで最大のオープンな手術用ビデオデータセットであるYouTubeから、50か国からアップロードされた23の手術用プロシージャから1997年の動画を収集することで、AIモデルをトレーニングするための既存のデータ制限を克服しました。 我々は,手術行動,手,道具のリアルタイム理解が可能なマルチタスクAIモデルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4907439112059278
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Open procedures represent the dominant form of surgery worldwide. Artificial intelligence (AI) has the potential to optimize surgical practice and improve patient outcomes, but efforts have focused primarily on minimally invasive techniques. Our work overcomes existing data limitations for training AI models by curating, from YouTube, the largest dataset of open surgical videos to date: 1997 videos from 23 surgical procedures uploaded from 50 countries. Using this dataset, we developed a multi-task AI model capable of real-time understanding of surgical behaviors, hands, and tools - the building blocks of procedural flow and surgeon skill. We show that our model generalizes across diverse surgery types and environments. Illustrating this generalizability, we directly applied our YouTube-trained model to analyze open surgeries prospectively collected at an academic medical center and identified kinematic descriptors of surgical skill related to efficiency of hand motion. Our Annotated Videos of Open Surgery (AVOS) dataset and trained model will be made available for further development of surgical AI.
• Abstract（参考訳）: オープンプロシージャは世界中で主要な手術形態である。 ai(artificial intelligence, 人工知能)は、外科手術を最適化し、患者の予後を改善する可能性を秘めている。 我々の研究は、現在50カ国からアップロードされた23の手術手順の1997年の動画をキュレートすることで、aiモデルのトレーニングのための既存のデータ制限を克服しています。 このデータセットを用いて,手術の動作や手,ツールのリアルタイム理解を可能にするマルチタスクaiモデルを開発した。 我々のモデルは様々な手術の種類や環境にまたがって一般化している。 この一般化性を図示するために,本研究は,大学医療センターで前向きに収集したオープンサージリーをYouTubeトレーニングモデルに直接適用し,手の動きの効率に関する外科的スキルのキネマティック記述者を特定した。 我々のアノテーション付きオープン手術ビデオ(AVOS)データセットとトレーニングされたモデルは、外科用AIのさらなる開発のために利用できる。

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