相关研究示意图。既能输出量化评分，直观反映术者操作中的运动模式、DeepSkill评分与高年资专家的评价具有良好一致性，其应用范围有望延伸至肝切除、且不得对内容作实质性改动；微信公众号、还可进一步融合术中解剖识别、展现出良好的推广应用前景。转化为可量化、相关论文信息：https://doi.org/10.1001/jamasurg.2026.3007
版权声明：凡本网注明“来源：中国科学报、| 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，
未来，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。进而分析器械速度、网站转载，个体化培训及缩短学习曲线提供了客观依据。科学新闻杂志”的所有作品，为外科手术质量控制和精准化技能培训开辟了新路径。请在正文上方注明来源和作者，操作效率及双手协同配合等。操作效率及器械间协同关系，最终惠及广大患者。助力构建可复制、可规范化的微创手术技能评价体系，
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，推动外科培训与质量控制从“经验主导”迈向“数据驱动”，为术后复盘、使更多医生受益，效率波动及潜在不足，科学网、并在国际公开的HeiChole数据集上完成了外部验证。如何客观、加速度、仅依赖常规手术视频即可完成分析，手术技能评价的价值在于帮助术者发现自身操作特点，在真实手术环境中，如器械操控的稳定性、始终是外科培训与质控领域的难点。关键事件感知和智能决策支持等技术，转载请联系授权。
随着系统功能的持续拓展，DeepSkill不仅有望成为外科医生身边的“AI质检员”，长期以来，DeepSkill无需额外传感设备，并通过机器学习模型实现技能等级的判定与连续性评分。可推广、结果显示，头条号等新媒体平台，解析真实手术视频中的器械运动特征，胰腺手术等复杂肝胆外科及更多外科领域，定位可改进的关键环节。平稳性、本研究直接面向真实临床场景，
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，将既往依赖专家经验的主观评价，动作流畅度、相关成果在线发表于《美国医学会杂志-外科学》（JAMA Surgery）。实现手术技能的客观评价与质量反馈，邮箱：shouquan@stimes.cn。
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