論文の概要: Clinician-AI Collaboration in Endovascular Neurointerventions: In-Vitro User Study of Copilot Assistance Modes for Robotic Navigation Across the Autonomy Spectrum

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.03446v2
• Date: Tue, 03 Nov 2026 15:45:41 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-11-04 17:44:56.176772
• Title: Clinician-AI Collaboration in Endovascular Neurointerventions: In-Vitro User Study of Copilot Assistance Modes for Robotic Navigation Across the Autonomy Spectrum
• Title（参考訳）: 血管内神経インターベンションにおける臨床-AI共同研究:自律神経スペクトルを横断するロボットナビゲーションのためのパイロット支援モードのin-Vitroユーザスタディ
• Abstract要約: 臨床医が自律性の異なるレベルとどのように相互作用するか、そして自律ナビゲーションシステムが現実的な環境でどのように機能するかは、まだ不明である。 この研究は、ロボット血管ナビゲーションにおける臨床とAIの協調のためのフレームワークであるCopilot Assistance Modes (CAMs)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.97932351687782
• License:
• Abstract: Mechanical thrombectomy (MT) is an effective treatment for acute ischemic stroke, yet access remains limited by the availability of neurointerventional expertise. Telerobotic and AI-assisted systems may help address this challenge, but it remains unclear how clinicians interact with different levels of autonomy and how autonomous navigation systems perform in realistic environments. This work introduces Copilot Assistance Modes (CAMs), a framework for clinician-AI collaboration in robotic endovascular navigation spanning the autonomy spectrum from manual operation to full autonomy. In the first in-vitro user study comparing clinician-AI collaboration strategies, 11 experts and two students evaluated six navigation modes in a patient-specific vascular phantom. Objective performance metrics were combined with subjective assessments, including workload and usability. Autonomous performance was additionally evaluated both in silico and in vitro to investigate sim-to-real transfer. Hands-on manual navigation achieved the strongest overall performance (100% success). While fully autonomous navigation achieved 81% success in simulation, performance dropped to 23% in vitro. In contrast, several clinician-AI shared-autonomy modes achieved success rates of 92-97%, approximately four times higher than full autonomy and comparable to direct robotic control (95%), demonstrating mitigation of sim-to-real domain shift through clinician-AI collaboration. Among the evaluated AI-driven approaches, user-directed task delegation and rotational shared control demonstrated the most favorable balance between performance and clinician acceptance. These findings suggest that effective clinician-AI collaboration and allocation of control authority may currently be more important for reliable robotic neurointerventional navigation than increasing autonomy alone.
• Abstract（参考訳）: 機械的血栓摘出術(MT)は急性虚血性脳梗塞の治療として有効であるが,神経インターベンショナルな専門知識の確保によりアクセスは制限されている。 テレロボティックとAIを利用したシステムは、この課題に対処するのに役立つかもしれないが、クリニックが異なるレベルの自律性とどのように相互作用し、現実的な環境で自律的なナビゲーションシステムがどのように機能するかは、まだ不明だ。 これは、手動操作から完全な自律性までの自律性の範囲にまたがる、ロボット血管ナビゲーションにおける臨床とAIの協調のためのフレームワークである。 臨床医とAIの協力戦略を比較した最初のインビトロユーザースタディでは、11人の専門家と2人の学生が、患者固有の血管ファントムで6つのナビゲーションモードを評価した。 客観的パフォーマンス指標は、ワークロードやユーザビリティなど、主観的な評価と組み合わせられた。 サイリコとインビトロの両方において,シム・トゥ・リアル・トランスファーの自律的性能について検討した。 手動ナビゲーションは総合的なパフォーマンス(100%の成功)で最強を達成した。 完全自律航法はシミュレーションで81%の成功を収めたが、性能はin vitroで23%に低下した。 対照的に、いくつかの臨床-AI共有自律モードは92-97%の成功率を達成し、完全自律性よりも約4倍高く、直接ロボット制御(95%)に匹敵する結果を得た。 評価されたAI駆動アプローチの中で、ユーザ指向のタスクデリゲートと回転共有制御は、パフォーマンスと臨床受理の最も好ましいバランスを示した。 これらの結果は, 自律性の向上よりも, 信頼性の高いロボット神経インターベンショナルナビゲーションにおいて, 効果的な臨床とAIの連携とコントロール権限の配分が重要であることを示唆している。

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