論文の概要: Automating Feedback Analysis in Surgical Training: Detection, Categorization, and Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00760v1
• Date: Sun, 01 Dec 2024 10:35:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:51:06.098769
• Title: Automating Feedback Analysis in Surgical Training: Detection, Categorization, and Assessment
• Title（参考訳）: 外科訓練におけるフィードバック分析の自動化:検出・分類・評価
• Authors: Firdavs Nasriddinov, Rafal Kocielnik, Arushi Gupta, Cherine Yang, Elyssa Wong, Anima Anandkumar, Andrew Hung,
• Abstract要約: 本研究は,非構造化現実記録からの外科的対話を再構築するための最初の枠組みを紹介する。 外科訓練では,ライブ手術中に訓練者に提供する形式的言語フィードバックは,安全性の確保,行動の即時修正,長期的スキル獲得の促進に不可欠である。 本フレームワークは,音声活動の検出,話者ダイアリゼーション,自動音声認識と,幻覚を除去する新たな拡張機能を統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.70317151363204
• License:
• Abstract: This work introduces the first framework for reconstructing surgical dialogue from unstructured real-world recordings, which is crucial for characterizing teaching tasks. In surgical training, the formative verbal feedback that trainers provide to trainees during live surgeries is crucial for ensuring safety, correcting behavior immediately, and facilitating long-term skill acquisition. However, analyzing and quantifying this feedback is challenging due to its unstructured and specialized nature. Automated systems are essential to manage these complexities at scale, allowing for the creation of structured datasets that enhance feedback analysis and improve surgical education. Our framework integrates voice activity detection, speaker diarization, and automated speech recaognition, with a novel enhancement that 1) removes hallucinations (non-existent utterances generated during speech recognition fueled by noise in the operating room) and 2) separates speech from trainers and trainees using few-shot voice samples. These aspects are vital for reconstructing accurate surgical dialogues and understanding the roles of operating room participants. Using data from 33 real-world surgeries, we demonstrated the system's capability to reconstruct surgical teaching dialogues and detect feedback instances effectively (F1 score of 0.79+/-0.07). Moreover, our hallucination removal step improves feedback detection performance by ~14%. Evaluation on downstream clinically relevant tasks of predicting Behavioral Adjustment of trainees and classifying Technical feedback, showed performances comparable to manual annotations with F1 scores of 0.82+/0.03 and 0.81+/0.03 respectively. These results highlight the effectiveness of our framework in supporting clinically relevant tasks and improving over manual methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,非構造化実世界記録からの外科的対話を再構築するための最初の枠組みを紹介する。 外科訓練では,ライブ手術中に訓練者に提供する形式的言語フィードバックは,安全性の確保,行動の即時修正,長期的スキル獲得の促進に不可欠である。 しかし、このフィードバックを分析して定量化することは、その非構造的で特殊な性質のため難しい。 自動システムはこれらの複雑さを大規模に管理するために不可欠であり、フィードバック分析を強化し、外科教育を改善する構造化データセットを作成することができる。 我々のフレームワークは、音声活動の検出、話者ダイアリゼーション、自動音声再帰を新たな拡張と統合する。 1)幻覚(手術室の騒音による音声認識中に発生する非存在発話)を除去し、 2) 音声サンプルを用いて, 訓練者と訓練者の発話を分離する。 これらの側面は、正確な外科的対話を再構築し、手術室の参加者の役割を理解するのに不可欠である。 実世界の33の外科手術データを用いて,手術指導対話を再構築し,フィードバックインスタンスを効果的に検出する能力を示した(F1スコア0.79+/-0.07)。 さらに,幻覚除去はフィードバック検出性能を約14%向上させる。 F1スコア0.82+/0.03と0.81+/0.03のマニュアルアノテーションに匹敵する性能を示した。 これらの結果から,臨床関連タスクのサポートと手作業による改善におけるフレームワークの有効性が示唆された。

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