למידה מותאמת אישית מונעת בינה מלאכותית משפרת את אימון כלי חדר הניתוח: מחקר תצפיתי פרוספקטיבי

Jing Cai; Luping Li; Jianshu Cai; Xiaoling Huang

doi:10.3791/70487

Research Article

למידה מותאמת אישית מונעת בינה מלאכותית משפרת את אימון כלי חדר הניתוח: מחקר תצפיתי פרוספקטיבי

DOI:

10.3791/70487

⸱

April 17th, 2026

Jing Cai¹ , Luping Li¹ , Jianshu Cai¹ , Xiaoling Huang¹

¹Nursing Department, Sir Run Run Shaw Hospital, Zhejiang University School of Medicine

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

מחקר תצפיתי פרוספקטיבי זה הראה שמערכת למידה מותאמת אישית המופעלת על ידי בינה מלאכותית שיפרה משמעותית את היכולת לטווח ארוך במכשירי חדר ניתוח, הפחיתה תקריות בטיחות ושיפרה את יעילות האימון בהשוואה להוראה מסורתית.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

הכשרה מסורתית בחדר הניתוח מתבססת לעיתים קרובות על הוראה אחידה לכולם, גורמת לשימור מיומנויות לקוי לטווח ארוך, ותורמת לטעויות ניתוח שניתן למנוע. המחקר הנוכחי הניח שמערכת למידה מותאמת אישית המופעלת על ידי בינה מלאכותית (AI) יכולה לשפר את הכשירות הטכנית, בטיחות המטופל ויעילות ההכשרה על ידי התאמת הפרקטיקה לפרופיל הלומד האישי. פותחה מערכת למידה מותאמת אישית (APLS) המופעלת על ידי בינה מלאכותית, המשלבת פנוטיפינג של לומדים מונחה נתונים, זיהוי כלים מבוסס למידה עמוקה, חיזוי מסלולי מיומנויות קבוצתי, ולמידה מחזקת כדי לספק משוב רב-מודלי אדפטיבי במהלך הכשרה מבוססת סימולציה. במחקר תצפיתי פרוספקטיבי עם הקצאת מחלקות מבוססת אשכולות (הכנסת אלמנטים כמעט-ניסיוניים) בבית חולים שלישוני, 107 אנשי צוות רב-תחומי בחדר ניתוח השלימו את תוכנית הלימודים המונעת בינה מלאכותית או את ההכשרה הסטנדרטית בהובלת מדריכים. התוצאה העיקרית הייתה שמירה על מיומנות בטיפול במכשירים למשך 12 חודשים, שנמדדה על ידי סולם מיומנות הכלים הסביבתי (PIPS); תוצאות משניות כללו אירועי בטיחות בחדר ניתוח, זמן הדרכה ועלות לכל איש מקצוע מיומן. בהשוואה להכשרה המסורתית, המערכת המותאמת אישית הייתה קשורה לציוני מיומנות גבוהים בהרבה ל-12 חודשים (APLS 84.1 ± 9.2 לעומת ביקורת 58.9 ± 18.7, p < 0.001), פחות אירועים הקשורים לבטיחות בפרקטיקה הקלינית, וכמעט מחצית מזמן ההכשרה תוך הפחתת עלויות ההכשרה הכוללת ב-38.3%. צוות הבינה המלאכותית גם התעלה על רכיבי למידת המכונה האישיים שלו בחיזוי ביצועי הלומד ובבחירת אסטרטגיות משוב. ממצאים אלו מצביעים על כך ששילוב גילוי פנוטיפים בלתי מפוקח, חיזוי מפוקח ולמידה מחזקת לפלטפורמה מאוחדת יכול לשפר משמעותית את ההכשרה בכלי חדר ניתוח ועשוי להציע מסגרת ניתנת להרחבה לפיתוח כוח עבודה מונע נתונים בטיפול סביבי.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

סביבת חדר הניתוח מייצגת אחת הסביבות המורכבות ביותר בתחום הבריאות, שבה שיתוף פעולה רב-תחומי אפקטיבי משפיע ישירות על תוצאות בטיחות המטופל ואיכות הניתוח ^1,2. הכשרה לקויה בכשירות מכשירים תורמת לכ-15,000 טעויות ניתוח שניתן למנוע מדי שנה בבתי החולים הסיניים בלבד, כאשר כשלים בתקשורת וליקויים טכניים מהווים 72% מהאירועים השליליים סביב הניתוח³. גישות הכשרה מסורתיות מסתמכות על מתודולוגיות סטנדרטיות שאינן מתחשבות בהבדלים בלמידה אישיים, שינויים בעיבוד קוגניטיבי ומסלולי פיתוח מיומנויות מותאמים אישית ^4,5.

....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

מחקר זה נערך בהתאם להצהרת הלסינקי ואושר על ידי ועדת האתיקה של בית החולים סר רון רן שו, בית הספר לרפואה של אוניברסיטת ג'ג'יאנג (מספר אישור: 0480, אושר ב-10 באוגוסט 2025). כל המשתתפים נתנו הסכמה מדעת בכתב לפני ההשתתפות.

עיצוב והגדרת הלימוד
מחקר תצפיתי פרוספקטיבי עם הקצאת מחלקות מבוססת אשכולות נערך מינואר 2024 עד פברואר 2025 בבית החולים סר רן רן שו, בית הספר לרפואה של אוניברסיטת ג'ג'יאנג, האנגג'ואו, סין. אסטרטגיית ההקצאה המבוססת על מחלקות מוסיפה אלמנטים חצי-ניסיוניים לעיצוב זה; בהתאם לכך, יש לפרש מסקנות סיבתיות בזהירות מתאימה¹⁶. המחקר השתמש בהשוואה מקבילה בין קבוצות ....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

מאפייני המשתתפים
המדגם הסופי כלל 107 משתתפים עם שימור מצוין (איור 1). ניתוח נטישה שהשווה בין משלימים (n = 107) לבין נסיגה (n = 13) לא גילה הבדלים משמעותיים במאפייני הבסיס: גיל (t = 0.89, p = 0.38), מגדר (χ² = 0.21, p = 0.64), תפקיד מקצועי (χ² = 1.45, p = 0.48), ציוני PIPS בסיסיים (t = 0.62, p = 0.54), או הקצאה קבוצתית (χ² = 0.03, p = 0.86), התומכת בהנחה חסרה לחלוטין באקראי שאושרה במבחן MCAR של ליטל (χ^.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

מחקר תצפיתי פרוספקטיבי זה, המשלב אלמנטים קוואזי-ניסיוניים דרך הקצאת מחלקות מבוססת אשכולות, מספק ראיות לכך שמערכת למידה מותאמת אישית המונעת בינה מלאכותית המשלבת מספר אלגוריתמים של למידת מכונה קשורה לשיפורים משמעותיים בתוצאות ההכשרה בכלי חדר ניתוח בהשוואה לשיטות פדגוגיות מסורתיות. לממצאים יש השלכות הן על מתודולוגיית הבינה המלאכותית והן על פרקטיקת החינוך הכירורגי; עם זאת, מספר הסתייגויות חשובות מפחיתות את עוצמת ההסקנה, כפי שיידון להלן.

מסגרת APLS מציעה פלטפורמה מ.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

המחברים מצהירים כי אין להם אינטרסים פיננסיים או לא-פיננסיים מתחרים הקשורים לעבודה זו.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

המחברים מודים לצוות חדר הניתוח ולצוות החינוך הסיעודי בבית החולים סר רן רן שו על תמיכתם ביישום תוכנית ההכשרה ואיסוף הנתונים. מחקר זה נתמך על ידי פרויקט הרפואה והבריאות של ג'ג'יאנג (מספר מענק: 2025HY0440 ו-2023KY781). הגוף המממן לא היה מעורב בעיצוב המחקר, איסוף הנתונים, ניתוח הנתונים, פרשנות הנתונים או כתיבת המאמרים.

....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
Name	Company	Catalog Number	Comments
סימולטור ניתוחי משוב הפטי (Touch X)	3D Systems (לשעבר Sensable)	PHANToM Premium 3.0	מכשיר הפטי בעל שש דרגות חופש; משמש כממשק ראשי להעברת משוב כוח מונע בינה מלאכותית במהלך משימות סימולציה של מניפולציה ותפירה של רקמות
פלטפורמת תוכנה לסימולציה (SimSurgery & trade; חבילת בינה מלאכותית)	בהתאמה אישית / פיתוח פנימי	לא זמין	תוכנת אימון קניינית מבוססת בינה מלאכותית המשלבת מודולים של רשת עצבית קונבולוציונית (CNN) לסיווג ביצועים בזמן אמת וליצירת משוב אדפטיבי
חיישן כוח/מומנט	אוטומציה תעשייתית של ATI	Nano17 SI-12-0.12	מדידות: הפעלת כוחות מכשירים (רזולוציה: 0.003 ניוטון) במהלך תרגילי טיפול ברקמות ותפירה; הנתונים המוזנים לאלגוריתם סיווג הבינה המלאכותית
מערכת מעקב תנועה	נורת'רן דיגיטל בע"מ (NDI)	פולאריס וגה ST	מעקב אופטי של מסלולי כלי ניתוח; דיוק נפחי של 0.12 מ"מ RMS; משמש להערכת דיוק ניווט במכשירים
סט כלי נגינה לפרוסקופי (אימון)	קרל סטורץ SE & פלוגה KG	26003 AA / 33310 DB	אחיזת מחט ומחט סטנדרטיים בקוטר 5 מ"מ לפרוסקופיים המשמשים הן בזרועות אימון מונעות בינה מלאכותית והן בזרועות אימון קונבנציונליות
פנטום רקמות באיכות גבוהה (מודל רקמות רכות)	SynDaver Labs	מודל בטני כירורגי (SKU: SYN-ABD)	תחליף רקמה סינתטית מאומת לתרגילי תפירה, דיסקציה וטיפול ברקמות; מוחלף כל 50 שימושים לפי הנחיות היצרן
תחנת עבודה של GPU	NVIDIA / Dell	Dell Precision 7920 עם NVIDIA A6000 (זיכרון VRAM של 48 GB)	חומרה חישובית להרצת הסקת בינה מלאכותית בזמן אמת (השהיית סיווג CNN < 15 מילישניות); שרת ייעודי שמחובר למכשיר המישוש
מסגרת רשת עצבית	קוד פתוח (Meta AI)	PyTorch v2.1.0	מסגרת למידה עמוקה המשמשת לאימון מודלים, אימות והסקה בזמן אמת של אלגוריתם המשוב האדפטיבי
תוכנת ניתוח סטטיסטי	חברת IBM	IBM SPSS Statistics v29.0	שימש למידול השפעות מעורבות, מבחני t לדגימות עצמאיות, ו-ANOVA במדידות חוזרות בכל ניתוחי התוצאה הראשוניים והמשניים
תוכנות לויזואליזציה וגרפיקה של נתונים	תוכנת GraphPad	GraphPad Prism v10.0	משמש ליצירת כל איורי כתב היד, כולל פסי שגיאה (SD ו-CI של 95%), עקומות שימור ותרשימי עמודות מקובצים
מערכת הקלטת וידאו	Stryker Corp.	פלטפורמת AIM 4K 1688	צילום וידאו תוך-ניתוחי וסימולציה להערכת מומחים עיוורת לאחר הוק (ניקוד OSATS)
כלי הערכה מובנית (OSATS)	לא כתוב ו-mdash; כלי שפורסם מאומת	מרטין ואח', 1997 (Br J Surg)	הערכה אובייקטיבית ומובנית של מיומנויות טכניות; סולם דירוג עולמי בן שבעה פריטים (1– 5 לכל פריט) המשמש להערכה עיוורת של תפירה וטיפול ברקמות
תוכנה לאקראיות וניהול נתונים	קוד פתוח	REDCap v13.7.2	לכידת נתונים אלקטרונית להקצאת משתתפים (מחלקת מבוססת אשכולות), איסוף נתונים דמוגרפיים ומעקב ציוני מעקב לאורך זמן
מודול משוב קולי	בהתאמה אישית / פיתוח פנימי	לא זמין	מודול תוכנה המספק רמזים שמיעתיים מתקנים בזמן אמת (התראות מקודדות טון) המשולבות במערכת המשוב הרב-מודלית
שאלון מוסדי (סקר שביעות רצון הלומדים)	בהתאמה אישית / פיתוח פנימי	לא זמין	סולם ליקרט בן 18 פריטים (1– 5) שאלון להעריך את יעילות ההכשרה הנתפסת, השימושיות של המערכת וביטחון הלומדים; ניתנה לאחר ההכשרה ובמעקב של 24 שבועות

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bajpai, S., Lindeman, B. The trainee’s role in patient safety. Surgical Clinics of North America. 101 (1), 149-160 (2021).
Weiner, L. M., et al.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

למידה מותאמת אישית מונעת בינה מלאכותית משפרת את אימון כלי חדר הניתוח: מחקר תצפיתי פרוספקטיבי

In This Article

Summary

Abstract

Introduction

Protocol

Results

Discussion

Disclosures

Acknowledgements

Materials

References

Reprints and Permissions

Tags

Related Articles