外媒 | AI助力西奈山整理和开发大量未开发的手术数据

今天，手术结果的差异性在世界各地甚至同一医院都存在，这直接影响患者护理和医院经济，包括手术并发症、再手术、再住院以及手术时间等。虽然医院理解手术结果的差异性，但解决方案并不清晰。为什么？一些专家认为，这直接指向数据。医院分析评估手术结果时缺乏数据。

纽约市西奈山医院的副主席Ketan Badani博士深谙这个问题。他与健康IT公司Theator合作，利用专有的AI技术解决了这个问题。Theator是一家利用专有AI技术解决手术差异和变异性问题，提高手术结果的健康IT公司。

“今天，没有办法定期和自动地捕捉所有微创和机器人手术程序，”Badani说，“现有技术需要工作人员记住按下录制按钮，然后通常需要一个U盘从手术室相机系统下载视频并上传到硬盘。然后，需要对视频进行结构化，以进行任何有意义的分析。这个过程非常耗时，增加了技术可以解决的摩擦。”

新的AI平台可以自动化整个过程，无需在手术室添加摄像头或传感器。该SaaS技术自动和定期捕捉所有微创和机器人手术视频，去除身份信息，并将视频结构化为手术步骤。它分类目录术中事件（例如，出血）、安全里程碑、手术复杂性等。

“它不仅结构化手术步骤，还分析每个案例的复杂性，例如何时发生任何术中事件，如出血，何时实现安全里程碑，何时相机脱离人体等等，”Badani解释道。

“为了真正理解术中技术、工具、手术复杂度等对患者康复的影响，以及它们如何影响患者康复，我们需要将手术视频与存储在EHR系统中的患者康复相关数据连接起来。”

EHR存储了手术后的记录，这是关于手术过程中发生的事情的书面文件。然而，由于这些记录是事后创建的，它们通常不是完全准确的。

“这是行业内广泛报道的问题，必须找到一种新的方式来以真实、不偏不倚和准确的方式结构化手术数据，”Badani说。

这种新的自动化和数据整合的方法可以帮助医院更好地理解手术结果的差异性和变异性，提高手术结果的准确性和患者护理质量。

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