Инженеры США разработали новый метод сертификации хирургов на основе данных нейровизуализации

Комбинируя оптическую визуализацию мозга и структуру глубокого обучения, команда инженеров Политехнического института Ренсселера (Rensselaer Polytechnic Institute) в тесном сотрудничестве с отделением хирургии Школы медицины и биомедицинских наук Джейкобса при Университете им. Баффало (Department of Surgery at the Jacobs School of Medicine & Biomedical Sciences, University at Buffalo) разработала новую методологию Brain-NET, которая может изменить процесс обучения и сертификации хирургов, по меньшей мере, в США.

В новой статье в журнале IEEE Transactions on Biomedical Engineering исследователи продемонстрировали, как Brain-NET может точно предсказать уровень знаний человека с точки зрения его хирургических моторных навыков, основываясь исключительно на данных нейровизуализации.

Дело в том, что для получения сертификата по общей хирургии в США медики должны продемонстрировать знание основ лапароскопической программы (FLS), теста, который требует владения лапароскопическими инструментами. Центральное место в этой методике оценки занимает количественная оценка, известная как оценка FLS, которая рассчитывается вручную с использованием формулы, требующей много времени и трудозатрат.

Согласно утверждениям исследователей, Brain-NET не только работает быстрее, чем традиционная модель оценки, но и более точно, что особенно важно при анализе больших наборов данных.

Помимо возможности упростить процесс сертификации хирургов, Brain-NET в сочетании с анализом оптических изображений, новый способ оценки также обеспечивает обратную связь с обучающимися хирургами в реальном времени во время проверки их знаний.