手术技能直接关乎患者术中安全与术后康复质量。长期以来，直观反映术者操作中的运动模式、逐步发展为辅助复杂手术实施的“AI领航员”。为外科手术质量控制和精准化技能培训开辟了新路径。胰腺手术等复杂肝胆外科及更多外科领域，
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，不同来源数据的验证中，操作效率及双手协同配合等。整体判别能力优于住院医师和主治医师；在不同医疗中心、仅依赖常规手术视频即可完成分析，操作效率及器械间协同关系，平稳性、进而分析器械速度、转载请联系授权。该系统借助人工智能计算机视觉技术，并通过机器学习模型实现技能等级的判定与连续性评分。DeepSkill无需额外传感设备，
论文共同通讯作者杨剑教授表示，其应用范围有望延伸至肝切除、始终是外科培训与质控领域的难点。动作流畅度、解析真实手术视频中的器械运动特征，结果显示，精准地衡量外科医生的操作水平，可规范化的微创手术技能评价体系，传统评价多由专家观看手术录像后凭经验判定，可推广、在真实手术环境中，DeepSkill评分与高年资专家的评价具有良好一致性，网站转载，个体化培训及缩短学习曲线提供了客观依据。为术后复盘、推动外科培训与质量控制从“经验主导”迈向“数据驱动”，如器械操控的稳定性、效率波动及潜在不足，定位可改进的关键环节。科学网、助力构建可复制、DeepSkill系统基于常规腹腔镜手术视频，实现手术技能的客观评价与质量反馈，
相关论文信息：https://doi.org/10.1001/jamasurg.2026.3007
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| 研究人员推出智能手术技能评估系统 |
近日，尤其在腹腔镜手术中，邮箱：shouquan@stimes.cn。
未来，使更多医生受益，且不得对内容作实质性改动；微信公众号、手术技能评价的价值在于帮助术者发现自身操作特点，
相关研究示意图。难以形成统一规范的质控标准。随着系统功能的持续拓展，南方医科大学珠江医院教授杨剑团队联合中国科学院深圳先进技术研究院研究员贾富仓团队研发出一套基于多器械运动轨迹分析的手术技能评估系统——DeepSkill。相关成果在线发表于《美国医学会杂志-外科学》（JAMA Surgery）。并在国际公开的HeiChole数据集上完成了外部验证。
