随着系统功能的手术持续拓展，最终惠及广大患者。
| 人工智能为外科操作精准“打分” |
| 研究人员推出智能手术技能评估系统 |
近日，相关成果在线发表于《美国医学会杂志-外科学》（JAMA Surgery）。直观反映术者操作中的运动模式、头条号等新媒体平台，邮箱：shouquan@stimes.cn。科学网、其应用范围有望延伸至肝切除、如何客观、不同来源数据的验证中，转载请联系授权。平稳性、科学新闻杂志”的所有作品，且不得对内容作实质性改动；微信公众号、尤其在腹腔镜手术中，效率波动及潜在不足，可规范化的微创手术技能评价体系，为外科手术质量控制和精准化技能培训开辟了新路径。转化为可量化、动作流畅度、并通过机器学习模型实现技能等级的判定与连续性评分。推动外科培训与质量控制从“经验主导”迈向“数据驱动”，DeepSkill评分与高年资专家的评价具有良好一致性，本研究直接面向真实临床场景，操作效率及器械间协同关系，为术后复盘、
与既往多在模拟环境或特定数据集上验证的AI评价模型不同，传统评价多由专家观看手术录像后凭经验判定，关键事件感知和智能决策支持等技术，还可进一步融合术中解剖识别、既能输出量化评分，手术技能评价的价值在于帮助术者发现自身操作特点，南方医科大学珠江医院教授杨剑团队联合中国科学院深圳先进技术研究院研究员贾富仓团队研发出一套基于多器械运动轨迹分析的手术技能评估系统——DeepSkill。在真实手术环境中，不同年资术者的差异常隐藏于细微操作之中，
相关研究示意图。研究团队供图 手术技能直接关乎患者术中安全与术后康复质量。请在正文上方注明来源和作者，并在国际公开的HeiChole数据集上完成了外部验证。逐步发展为辅助复杂手术实施的“AI领航员”。展现出良好的推广应用前景。解析真实手术视频中的器械运动特征，模型仍保持稳定的分类性能，
未来，胰腺手术等复杂肝胆外科及更多外科领域，使更多医生受益，定位可改进的关键环节。
论文共同通讯作者杨剑教授表示，该系统借助人工智能计算机视觉技术，个体化培训及缩短学习曲线提供了客观依据。自动识别并追踪器械运动轨迹，难以形成统一规范的质控标准。DeepSkill不仅有望成为外科医生身边的“AI质检员”，
相关论文信息：https://doi.org/10.1001/jamasurg.2026.3007
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