Evaluacija objektivnih alata i umjetne inteligencije u procjeni tehničkih vještina robotske hirurgije: sistematski pregled.
The British journal of surgery
Sažetak istraživanja
Pozadina Postoji potreba za standardizacijom obuke u robotskoj hirurgiji, uključujući objektivnu procjenu za akreditaciju. Ovaj sistematski pregled imao je za cilj da identifikuje objektivne alate za procjenu tehničkih vještina, dajući statuse evaluacije za usmjeravanje istraživanja i informiranje implementacije u nastavne planove i programe obuke.
Metode Sprovedena je sistematska pretraga literature u skladu sa PRISMA smjernicama. Pretraženi su Ovid Embase/Medline, PubMed i Web of Science. Kriterij uključivanja: alati tehničke vještine robotske hirurgije. Kriterijumi isključenja: netehnički, laparoskopija ili samo otvorene vještine. Ručni alati i automatizirane metrike učinka (APM) analizirani su korištenjem Messickovog koncepta valjanosti i nivoa dokaza i preporuka (LoR) Oksfordskog centra za medicinu zasnovanu na dokazima (OCEBM). Napravljeni alat analizirao je studije umjetne inteligencije (AI). Modified Downs-Black kontrolna lista je korištena za procjenu rizika od pristrasnosti.
Rezultati Analizirano je 247 studija koje su identifikovale: 8 globalnih skala ocenjivanja, 26 alata specifičnih za procedure/zadatke, 3 glavne metode zasnovane na greškama, 10 simulatora, 28 studija koje su analizirale APM i 53 AI studije. Globalna evaluativna procjena robotskih vještina i simulator da Vinčijevih vještina bili su najprocjenjeniji alati na LoR 1 (OCEBM). Tri alata specifična za proceduru, 3 metode zasnovane na greškama i 1 APM bez simulatora dostigli su LoR 2. AI modeli procjenjuju rezultate (vještine ili kliničke), pokazujući superiorne stope tačnosti u laboratoriji sa 60 posto metoda koje izvještavaju o tačnosti preko 90 posto, u poređenju sa stvarnom operacijom u rasponu od 60 posto do 1.
Zaključci Ručni i automatizirani alati za procjenu za robotsku hirurgiju nisu dobro validirani i zahtijevaju dalju evaluaciju prije upotrebe u procesima akreditacije.PROSPERO: registracijski ID CRD42022304901.
Prikaži originalni naslov i sažetak na engleskom
Evaluation of objective tools and artificial intelligence in robotic surgery technical skills assessment: a systematic review.
Background There is a need to standardize training in robotic surgery, including objective assessment for accreditation. This systematic review aimed to identify objective tools for technical skills assessment, providing evaluation statuses to guide research and inform implementation into training curricula.
Methods A systematic literature search was conducted in accordance with the PRISMA guidelines. Ovid Embase/Medline, PubMed and Web of Science were searched. Inclusion criterion: robotic surgery technical skills tools. Exclusion criteria: non-technical, laparoscopy or open skills only. Manual tools and automated performance metrics (APMs) were analysed using Messick's concept of validity and the Oxford Centre of Evidence-Based Medicine (OCEBM) Levels of Evidence and Recommendation (LoR). A bespoke tool analysed artificial intelligence (AI) studies. The Modified Downs-Black checklist was used to assess risk of bias.
Results Two hundred and forty-seven studies were analysed, identifying: 8 global rating scales, 26 procedure-/task-specific tools, 3 main error-based methods, 10 simulators, 28 studies analysing APMs and 53 AI studies. Global Evaluative Assessment of Robotic Skills and the da Vinci Skills Simulator were the most evaluated tools at LoR 1 (OCEBM). Three procedure-specific tools, 3 error-based methods and 1 non-simulator APMs reached LoR 2. AI models estimated outcomes (skill or clinical), demonstrating superior accuracy rates in the laboratory with 60 per cent of methods reporting accuracies over 90 per cent, compared to real surgery ranging from 67 to 100 per cent.
Conclusions Manual and automated assessment tools for robotic surgery are not well validated and require further evaluation before use in accreditation processes.PROSPERO: registration ID CRD42022304901.
Izvorni podaci
- DOI
- 10.1093/bjs/znad331
- PMID
- 37951600
- PMCID
- PMC10771126
- Provjereno
- 2026-07-26
Naslov i sažetak prevedeni su automatski i prijevod može sadržavati netačnosti ili neprecizne stručne izraze. Za sve detalje, citiranje i medicinsko tumačenje pregledajte originalnu englesku verziju članka. Ne donosite zdravstvene odluke samo na osnovu ovog prijevoda.
Pregledaj originalni članak na engleskom