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西奈山医院的研究团队近日取得突破性进展，他们利用人工智能（AI）算法与扩展现实（XR）头戴设备，成功实现了在无导师指导的情况下培训外科实习生进行复杂手术。这项创新研究发表在《医学扩展现实杂志》上，参与测试的 17 名实习生均成功完成了手术操作。
研究通讯作者、西奈山医学院泌尿学、放射肿瘤学和肿瘤学临床教授 Nelson Stone 博士表示：“这是首次将 AI 模型与扩展现实头戴设备相结合，成功以 99.9% 的准确率指导肾癌手术的关键步骤。这项研究为使用 AI 程序替代导师培训住院医生提供了早期证据，有望降低培训成本，同时提高教学质量、效率和标准化程度。”
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传统的外科培训模式要求住院医生在手术室中由导师亲自指导，这种方式往往导致技能掌握水平参差不齐。为解决这一问题，Stone 博士带领团队开发了名为 ESIST（无导师外科培训教育系统）的 AI 培训系统。该系统将深度学习算法与定制设计的扩展现实头戴设备相结合，为学员提供实时手术指令和视频指导，同时保持双手自由以进行手术操作练习。
研究中，团队模拟了肾部分切除术——一种切除肾脏癌变部分的手术。研究人员通过 3D 打印技术，根据匿名患者的 CT 扫描数据制作出 ” 幻影 ” 肾脏模型。这些模型采用水基聚合物填充，精确再现了带有肿瘤的肾脏解剖结构。系统通过第一人称视角摄像头持续监控学员的操作，提供实时反馈和纠正提示，作为技能评估的重要组成部分。
Stone 博士强调：“我们的研究证明，即使像肾部分切除术这样的复杂手术，也可以通过模拟模型有效地教授给外科实习生，而无需导师在场。这一发现解决了医疗领域的两大难题：一是缺乏足够培训师来指导医生使用新型医疗设备和技术；二是主治医生在培训住院医生时面临的时间压力。”
此外，这种先进的教学技术还允许未来的外科医生在手术室外进行熟练操作，有助于降低手术错误的风险。Stone 博士表示：“从患者的角度来看，这项技术有望显著提高手术熟练度，同时减少手术错误。”
研究团队下一步计划利用 AI 算法技术构建更复杂的合成尸体模型，用于培训学生完成整个手术流程，而不仅仅是单个手术步骤。培训后的调查结果显示，所有参与者都认为该计划具有很高的教育价值。
Stone 博士总结道：“我们的调查表明，AI 系统确实可以在塑造未来外科教育方面发挥重要的补充作用。公众可以放心，这种自主学习途径不仅可能带来显著的成本节约和患者预后改善，更重要的是，它将培养出一代高技能的新外科医生。”
该研究由美国国家生物医学成像和生物工程研究所（资助号 1R41EB026358-01A1）和美国国家科学基金会（资助号 1913911）共同资助。研究团队成员包括 Jonathan J. Stone、Nelson N. Stone、Steven H. Griffith、Kyle Zeller 和 Michael P. Wilson。除 Kyle Zeller 外，所有作者均持有 Viomerse 公司的股权。
这项突破性研究不仅展示了人工智能与扩展现实技术在外科培训领域的巨大潜力，也为未来医疗教育的发展开辟了新的方向。随着技术的不断进步，这种创新的培训模式有望在更大范围内推广，为医疗行业培养更多高水平的专业人才。
