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Artificial Intelligence (AI)-Based Intraoperative Visualization is Increasingly Integrated Into Robotic Surgery Platforms; However, Its Impact on Surgeons' Cognitive Workload Remains Unclear. This Study Evaluated Perceived Workload Among Console Surgeons and Bedside Assistants According to Different

2026年4月28日 更新者:Simone Crivellaro、University of Illinois at Chicago

Impact of AI Visualization on Surgeons' Cognitive Workload in Single-Port Robotic Surgery

Robotic surgery is now widely adopted in urology, and the da Vinci Single-Port (SP) platform enables complex procedures through a single multichannel incision, with favorable perioperative and outpatient outcomes in selected patients. However, single-port access and AI implementation also introduce unique ergonomic and cognitive challenges for surgeons and operating room staff. Quantifying intraoperative workload has become crucial to understand how new technologies affect performance, safety and training.

The National Aeronautics and Space Administration Task Load Index (NASA-TLX) is a validated multidimensional instrument for subjective workload assessment and has been increasingly applied to surgical and specifically urologic practice. In parallel, augmented reality and artificial intelligence (AI) are emerging as tools to enhance intraoperative visualization and anatomical understanding during robot-assisted urologic procedures. The da Vinci TilePro multi-image display already allows simultaneous viewing of auxiliary imaging, but evidence on how real-time AI overlays integrated via TilePro affect cognitive workload in single-port urologic surgery is lacking. This prospective pilot study evaluates the impact of different TilePro visualization strategies on surgeon and bedside assistant workload, measured by weighted NASA-TLX scores, and explores associations with operative metrics in elective SP urologic procedures.

調査の概要

状態

積極的、募集していない

条件

介入・治療

研究の種類

介入

入学 (推定)

90

段階

  • 適用できない

連絡先と場所

このセクションには、調査を実施する担当者の連絡先の詳細と、この調査が実施されている場所に関する情報が記載されています。

研究場所

    • Illinois
      • Chicago、Illinois、アメリカ、60612
        • UI Health

参加基準

研究者は、適格基準と呼ばれる特定の説明に適合する人を探します。これらの基準のいくつかの例は、人の一般的な健康状態または以前の治療です。

適格基準

就学可能な年齢

  • 大人
  • 高齢者

健康ボランティアの受け入れ

はい

説明

Inclusion Criteria: Urology surgeon or urology resident -

Exclusion Criteria: not urology surgeon or not urology resident

-

研究計画

このセクションでは、研究がどのように設計され、研究が何を測定しているかなど、研究計画の詳細を提供します。

研究はどのように設計されていますか?

デザインの詳細

  • 主な目的:他の
  • 割り当て:非ランダム化
  • 介入モデル:並列代入
  • マスキング:なし(オープンラベル)

武器と介入

参加者グループ / アーム
介入・治療
アクティブコンパレータ:Continuous AI visualization
the AI overlay was displayed continuously throughout the entire surgical procedure.
The AI system employed in this study was based on a convolutional neural network (CNN) architecture implemented via the YOLO (You Only Look Once) framework, specifically designed for real-time instance segmentation of intraoperative anatomical structures.
アクティブコンパレータ:Intermittent AI visualization
The operator selectively activated the AI visualization during key surgical phases according to preference
The AI system employed in this study was based on a convolutional neural network (CNN) architecture implemented via the YOLO (You Only Look Once) framework, specifically designed for real-time instance segmentation of intraoperative anatomical structures.
介入なし:No AI visualization
No AI visualization use

この研究は何を測定していますか?

主要な結果の測定

結果測定
メジャーの説明
時間枠
NASA Task Load Index (NASA-TLX) questionnaire
時間枠:30 minutes after completing the surgey
The National Aeronautics and Space Administration Task Load Index (NASA-TLX) is a validated multidimensional instrument for subjective workload assessment and has been increasingly applied to surgical and specifically urologic practice
30 minutes after completing the surgey

協力者と研究者

ここでは、この調査に関係する人々や組織を見つけることができます。

研究記録日

これらの日付は、ClinicalTrials.gov への研究記録と要約結果の提出の進捗状況を追跡します。研究記録と報告された結果は、国立医学図書館 (NLM) によって審査され、公開 Web サイトに掲載される前に、特定の品質管理基準を満たしていることが確認されます。

主要日程の研究

研究開始 (実際)

2025年9月1日

一次修了 (推定)

2027年9月1日

研究の完了 (推定)

2028年9月1日

試験登録日

最初に提出

2026年4月28日

QC基準を満たした最初の提出物

2026年4月28日

最初の投稿 (実際)

2026年5月4日

学習記録の更新

投稿された最後の更新 (実際)

2026年5月4日

QC基準を満たした最後の更新が送信されました

2026年4月28日

最終確認日

2026年4月1日

詳しくは

本研究に関する用語

その他の研究ID番号

  • 2026-0199

個々の参加者データ (IPD) の計画

個々の参加者データ (IPD) を共有する予定はありますか?

はい

IPD プランの説明

The NASA Task Load Index (NASA-TLX) questionnaire administered within 30 minutes

IPD 共有サポート情報タイプ

  • SAP

医薬品およびデバイス情報、研究文書

米国FDA規制医薬品の研究

いいえ

米国FDA規制機器製品の研究

いいえ

この情報は、Web サイト clinicaltrials.gov から変更なしで直接取得したものです。研究の詳細を変更、削除、または更新するリクエストがある場合は、register@clinicaltrials.gov。 までご連絡ください。 clinicaltrials.gov に変更が加えられるとすぐに、ウェブサイトでも自動的に更新されます。

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