因此也基於更廣泛的人工智慧世界

它們看起來像電子遊戲，但它們是比薩大學用來培養研究生的工具。醫學和外科轉化研究與新技術系的 Andrea Moglia 告訴我們它們是如何運作的 個人化的路徑，能夠適應每個學習者的學習曲線，從而促進未來外科醫生的培訓，他們將在手術室中使用機器人進行手術。這一切都歸功於人工智慧和基於虛擬實境的模擬器：比薩大學的一項研究證明了這一點，該研究涉及一個由轉化研究和新技術系工程師領導的國際研究小組Andrea Moglia 教育培訓將極大受益於人工智慧 為了深入了解學員的先天技能水平，從而便於實施靈活的個人化培訓，176名醫學生在機器人手術模擬器上進行了針對性練習，達到了所需的熟練程度。隨後，透過軟體開發了各種人工智慧模型，從而可以預測參與者完成訓練路徑所需的每次練習的時間和嘗試次數。 Luca Morelli教授的一般外科團隊也參與了這項研究，其結果發表 在權威雜誌《 Surgical Endoscopy》上。


研究路徑首先基於深度學習（機器學習的一個分支） ，因此也基 澳洲 電話號碼 於更廣泛的人工智慧世界，即人工神經網絡，即受大腦結構和功能啟發的演算法。 「我們將整合學習應用於深度學習 - Andrea Moglia 向 Startupitalia 解釋道 - 顧名思義，它是自動學習的一種特殊配置，借助它，我們能夠聚合多個神經網路模型。透過這種方式，與任何其他使用更接近傳統統計方法的機器學習模型相比，我們獲得了準確率更高的結果，在某些情況下高達 95%。” 安德里亞妻子的機器人手術 安德里亞·莫利亞 機器人手術與傳統手術的比較 「與傳統手術相比，機器人手術需要新的技能，傳統手術需要直接對患者進行手術，並與患者的身體進行視覺和触覺上的直接接觸，」Moglia 繼續說道。 「在進行微創手術時，例如在腹腔鏡檢查中，需要不同類型的手動技能：在這種情況下，外科醫生和患者之間放置了一個器械。這使得待手術患者的解剖結構和外科醫生的手之間的相互作用不同。此外，後者使用視頻系統而不是直接觀察操作區域。



 不僅如此：在機器人手術中，外科醫生坐在配備3D 檢視器的控制台前，向機械手臂發出命令，機械手臂透過雙手操縱一對操縱桿，並與機器人的啟動相協調，精確控制手術器械。踏板可用於其他有用的功能，例如相機。簡而言之，那些接受微創手術訓練的人必須發展新技能：「然而，並不是每個人都有相同的學習速度，因此我們希望盡力滿足每個人的需求。我們的想法是成為外科手術培訓的裁縫，為每個人開闢一條特別的道路，就像量身定制的西裝一樣」。 「我們的想法是成為外科手術培訓的裁縫師，為每個人開闢一條特殊的道路 用於研究的虛擬模擬器可以看作是一個視頻遊戲，配備了控制台：每個練習都會分配一個分數，根據某些參數計算。 「在實踐中，人工智慧在幾分鐘內就能夠識別人們的學習曲線，並評估標準程式設計是否適合他們的培訓，或者是否專門針對他們的具體情況使用。例如，可以包括更簡單的初始練習，這可以讓人們更好地熟悉這種手勢，也可以避免學習者和老師在遇到訓練困難時經歷的那些無用的挫折。