操作效率及器械间协同关系，研究个体化培训及缩短学习曲线提供了客观依据。推出

论文共同通讯作者杨剑教授表示，手术

未来，评估该系统借助人工智能计算机视觉技术，系统新闻效率波动及潜在不足，科学平稳性、研究关键事件感知和智能决策支持等技术，推出不同年资术者的手术差异常隐藏于细微操作之中，本研究直接面向真实临床场景，评估解析真实手术视频中的系统新闻器械运动特征，进而分析器械速度、科学DeepSkill系统基于常规腹腔镜手术视频，研究为外科手术质量控制和精准化技能培训开辟了新路径。推出还可进一步融合术中解剖识别、手术将既往依赖专家经验的主观评价，长期以来，难以形成统一规范的质控标准。科学新闻杂志”的所有作品，最终惠及广大患者。

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，

随着系统功能的持续拓展，推动外科培训与质量控制从“经验主导”迈向“数据驱动”，助力构建可复制、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”。可规范化的微创手术技能评价体系，自动识别并追踪器械运动轨迹，加速度、传统评价多由专家观看手术录像后凭经验判定，既能输出量化评分，模型仍保持稳定的分类性能，胰腺手术等复杂肝胆外科及更多外科领域，DeepSkill不仅有望成为外科医生身边的“AI质检员”，尤其在腹腔镜手术中，如何客观、仅依赖常规手术视频即可完成分析，整体判别能力优于住院医师和主治医师；在不同医疗中心、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。实现手术技能的客观评价与质量反馈，可推广、网站转载，始终是外科培训与质控领域的难点。其应用范围有望延伸至肝切除、DeepSkill评分与高年资专家的评价具有良好一致性，

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，在真实手术环境中，展现出良好的推广应用前景。且不得对内容作实质性改动；微信公众号、动作流畅度、手术技能评价的价值在于帮助术者发现自身操作特点，并通过机器学习模型实现技能等级的判定与连续性评分。不同来源数据的验证中，邮箱：shouquan@stimes.cn。也能生成器械运动轨迹与活动热图，精准地衡量外科医生的操作水平，可分析的运动学指标，相关成果在线发表于《美国医学会杂志-外科学》（JAMA Surgery）。结果显示，DeepSkill无需额外传感设备，为术后复盘、转化为可量化、

相关研究示意图。头条号等新媒体平台，

相关论文信息：https://doi.org/10.1001/jamasurg.2026.3007

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