지능형 수술실 (inOr)
디지털 기술 및 인공 지능(AI)의 사용을 평가하여 수술실에서 외과 팀 교육 및 성능을 향상하고 효율성 및 환자 결과를 개선하기 위한 타당성 조사
전문 지식과 기술의 급속한 확장, 수술실 직원의 빠른 이직률과 함께 광범위하게 다양한 수술 관행은 종종 익숙하지 않은 수술, 기술 및 장비에 직면하게 됨을 의미합니다. 조사관이 아는 한, 수술실 내에서 특별히 수행된 작업에 대한 공식적인 입회식은 없습니다.
많은 연구에서 표준화된 관행, 정식 교육 및 정신적 리허설이 수술 성능을 향상시키는 것으로 나타났습니다.
이러한 맥락에서 인공 지능(AI)은 특히 표준화, 임상 결정 및 교육 지원, 환자 중심 치료 최적화를 통해 수술에 광범위하게 적용될 것으로 예상됩니다.
Digital SurgeryTM는 유도 과정을 통합하고 교육을 지원하며 표준화된 수술 관행을 달성하여 궁극적으로 수술 성과와 환자 결과를 개선하기 위해 GoSurgeryTM 소프트웨어를 개발했습니다.
GoSurgeryTM를 사용하면 외과의는 장비, 팁 및 경고를 포함하여 절차의 단계별 표준화 워크플로우를 준비할 수 있습니다.
수술 준비 과정에서 운영 팀 직원은 작업 흐름을 유도 및 정신 리허설의 한 형태로 사용할 수 있습니다. 수술 중 페달 제어 태블릿을 사용하여 절차의 각 단계에 대한 관련 정보가 제공됩니다. GoSurgeryTM는 AI 컴퓨터 비전을 개발하여 단계를 인식하고 사용자 개입 없이 워크플로를 자동으로 제시합니다.
수술 후 AI는 외과의가 개인 가상 허브에 업로드된 성과를 검토하고 단계의 타이밍을 이전 사례 저장소와 비교할 수 있을 뿐만 아니라 흥미롭거나 어려운 사례를 공유할 수 있는 기능을 제공하여 학습 기회를 지원하고 진행 모니터링.
이 타당성 조사는 유도 과정, 팀 성과, 수술 훈련 및 환자 결과를 개선하는 GoSurgeryTM의 능력을 테스트하기 위한 기반을 설정합니다.
이 연구는 설문지, 관찰 팀 평가, 기술적 조치 및 환자 결과를 통해 GoSurgeryTM를 사용하거나 사용하지 않은 수술 직원의 준비 상태와 성과를 비교할 것입니다.
임페리얼 칼리지 트러스트, 첼시 및 웨스트민스터 병원, 유니버시티 칼리지 병원에서 일반 수술을 받는 환자에 대한 데이터를 수집합니다. Keyhole 수술의 익명화된 이미지는 Digital SurgeryTM와 공동으로 분석하여 AI 컴퓨터 비전 소프트웨어를 개발합니다.
연구 개요
상세 설명
St Mary's Hospital, Imperial College Healthcare Trust, Chelsea and Westminster University Hospital Trusts 및 University College London University Hospital에서 참여 외과 팀의 관리 하에 1차 응급 및 선택적 일반 수술 절차를 고려해야 합니다.
이 연구는 GoSurgeryTM 소프트웨어 도입 전과 후 수술 팀의 성과를 비교하는 순차적인 코호트 연구로 설정됩니다.
우리는 St Mary's, University Hospital, Chelsea 및 Westminster 병원의 3개 Bariatric 팀을 포함할 것입니다.
3개 코호트에서 수술실에 비디오 카메라와 마이크를 배치하여 각 케이스의 처음부터 끝까지 발생하는 모든 이벤트와 대화를 캡처합니다.
일상적인 외과 수술과 마찬가지로 환자가 수술 준비를 마치면 키홀(복강경) 카메라가 복강경 스택에 연결되어 수술실 화면에 투사됩니다. 프로토콜대로 카메라를 환자의 복부에 삽입하는 시점부터 녹화가 시작됩니다.
개입 단계에서 GoSurgeryTM 작업 흐름은 개입 그룹이 사례 전에 준비할 수 있도록 제공되며 수술 중 수술실 내에 표시됩니다.
작업 흐름을 통해 앞뒤로 이동할 수 있는 페달을 통해 제어됩니다.
시각 인식 소프트웨어와 함께 GoSurgeryTM를 사용하는 경우 폐쇄형 유선 네트워크를 통한 로컬 전송을 사용하여 열쇠 구멍 비디오 영상을 직접 추출해야 합니다.
이 비디오는 시각 인식 소프트웨어 알고리즘에 입력됩니다. 그런 다음 소프트웨어는 수행 중인 절차의 특정 부분을 인식하고 팀의 다른 구성원에 대해 다른 보기(예: 외과 의사 보기 또는 스크럽 간호사 보기)를 보여주는 전용 화면에 관련 정보를 표시합니다. 비디오는 기계 학습 소프트웨어가 다양한 작업의 다양한 단계를 인식하도록 교육하여 페달 컨트롤을 대체할 수 있도록 하는 데 사용됩니다.
외과 팀 구성원은 사례 전 및/또는 후에 설문지를 작성해야 합니다.
연구 유형
등록 (예상)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Jasmine Winter Beatty, MBBS MSc
- 전화번호: 21955 020331226666
- 이메일: jasmine.winterbeatty@nhs.net
연구 연락처 백업
- 이름: Ruth Nicholson
- 전화번호: 020759 41862
- 이메일: r.nicholson@nhs.net
연구 장소
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London, 영국, W21NY
- 모병
- Imperial College Hospitals NHS Trust
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연락하다:
- Jasmine Winter Beatty, MBBS BSc
- 전화번호: 02033126666
- 이메일: jasmine.winterbeatty@nhs.net
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
연구 대상 성별
설명
환자 포함 기준:
- 임의의 선택적 일반 수술 절차를 받는 환자;
- 절차의 긴급성이 정보에 입각한 동의를 얻고 필요한 장비를 설치하는 것을 배제하지 않는 응급 일반 수술 절차를 받는 환자
- 모든 환자는 능력이 있어야 하며 영어로 또는 통역사를 통해 동의할 수 있어야 합니다.
수술실 직원 포함 기준:
- 케이스에 할당된 모든 직원
환자 제외 기준에는 다음이 포함됩니다.
- 임상적 긴급성으로 인해 적절한 동의 절차를 진행하거나 장비를 설치하는 데 지장을 주는 즉각적이거나 긴급한 중재를 받는 환자
- 능력이 없는 환자;
- 동의를 할 수 있는 영어 수준이 충분하지 않고 통역사가 없는 환자.
수술실 직원 제외 기준:
- 수술실 스태프에 대한 제외 기준은 없습니다.
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 건강 서비스 연구
- 할당: 무작위화되지 않음
- 중재 모델: 순차적 할당
- 마스킹: 없음(오픈 라벨)
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 세인트 메리스 병원
개입 전에 25개의 사례를 관찰한 다음 중재를 통해 25개의 사례를 관찰합니다.
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수술 팀 구성원에게는 특정 수술 준비에 사용하고 필요한 경우 수술 중에 상담할 수 있는 수술 지침 워크플로우가 제공됩니다. 작업 흐름은 페달을 사용하여 수술 직원이 제어합니다. 중재가 팀워크에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 관찰하기 위해 수술실 환경을 기록합니다. 수술 팀 구성원에게는 특정 수술 준비에 사용하고 필요한 경우 수술 중에 상담할 수 있는 수술 지침 워크플로우가 제공됩니다. 워크플로는 기계 학습 알고리즘의 현재 작업 단계 결정을 기반으로 화면에 투사됩니다. 중재가 팀워크에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 관찰하기 위해 수술실 환경을 기록합니다.
기본 팀워크를 관찰하기 위해 수술실 환경을 기록합니다.
다른 이름들:
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실험적: 대학병원
개입 전에 25개의 사례를 관찰한 다음 중재를 통해 25개의 사례를 관찰합니다.
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수술 팀 구성원에게는 특정 수술 준비에 사용하고 필요한 경우 수술 중에 상담할 수 있는 수술 지침 워크플로우가 제공됩니다. 작업 흐름은 페달을 사용하여 수술 직원이 제어합니다. 중재가 팀워크에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 관찰하기 위해 수술실 환경을 기록합니다. 수술 팀 구성원에게는 특정 수술 준비에 사용하고 필요한 경우 수술 중에 상담할 수 있는 수술 지침 워크플로우가 제공됩니다. 워크플로는 기계 학습 알고리즘의 현재 작업 단계 결정을 기반으로 화면에 투사됩니다. 중재가 팀워크에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 관찰하기 위해 수술실 환경을 기록합니다.
기본 팀워크를 관찰하기 위해 수술실 환경을 기록합니다.
다른 이름들:
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실험적: 첼시 앤 웨스트민스터 병원
개입 전에 25개의 사례를 관찰한 다음 중재를 통해 25개의 사례를 관찰합니다.
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수술 팀 구성원에게는 특정 수술 준비에 사용하고 필요한 경우 수술 중에 상담할 수 있는 수술 지침 워크플로우가 제공됩니다. 작업 흐름은 페달을 사용하여 수술 직원이 제어합니다. 중재가 팀워크에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 관찰하기 위해 수술실 환경을 기록합니다. 수술 팀 구성원에게는 특정 수술 준비에 사용하고 필요한 경우 수술 중에 상담할 수 있는 수술 지침 워크플로우가 제공됩니다. 워크플로는 기계 학습 알고리즘의 현재 작업 단계 결정을 기반으로 화면에 투사됩니다. 중재가 팀워크에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 관찰하기 위해 수술실 환경을 기록합니다.
기본 팀워크를 관찰하기 위해 수술실 환경을 기록합니다.
다른 이름들:
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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GosurgeryTM가 팀워크에 영향을 미칩니까?
기간: 수술의 오디오-비디오 녹음은 환자가 마취실에 들어갈 때부터 수술실을 나갈 때까지 케이스의 전체 기간 동안 지속되어야 합니다. 그들은 1-3개월 이내에 점수를 매길 것입니다.
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OTAS(Observational Teamwork Assessment for Surgery)는 각 경우에 대해 측정되며, 이는 임상 환경에서 팀워크의 품질을 평가하는 데 사용되는 평가 도구입니다. OTAS는 수술의 세 단계를 구분합니다: 수술 전, 수술 중 및 사후 -공원; 외과, 간호 및 마취의 세 가지 핵심 수술실 하위 팀. OTAS는 5가지 팀워크 행동을 평가합니다. 커뮤니케이션, 조정, 협력/백업 행동, 리더십, 팀 모니터링/상황 인식. 전체적으로 OTAS는 관찰된 수술 절차당 45개의 행동 평가를 생성합니다: 5개의 행동 x 3개의 하위 팀 x 3개의 수술 단계. 이러한 평가는 0~6점 척도로 표현되며 점수가 높을수록 팀워크가 우수함을 나타냅니다. |
수술의 오디오-비디오 녹음은 환자가 마취실에 들어갈 때부터 수술실을 나갈 때까지 케이스의 전체 기간 동안 지속되어야 합니다. 그들은 1-3개월 이내에 점수를 매길 것입니다.
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GoSurgeryTM가 수술 훈련에 초과 근무에 영향을 미칩니까?
기간: 위에서 설명한 수술 후 2단계에 걸쳐 대략 4-5개월.
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외과 팀의 구성원은 인식된 학습 경험과 관련된 공개 질문 및 리커트 스타일 설문지를 포함하여 연구별 설문지를 작성해야 합니다(전적으로 동의하지 않음, 동의하지 않는 경향이 있음, 동의하지도 동의하지도 않음, 동의하는 경향이 있음, 매우 동의함). 설문지 작성에는 약 5분이 소요됩니다. 수술실 직원 설문지는 중재 단계에서 처음 3개 목록 이후, 5번째 목록 및 마지막 목록 이후에 배포됩니다. |
위에서 설명한 수술 후 2단계에 걸쳐 대략 4-5개월.
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GoSurgeryTM가 수술실 지연에 영향을 미칩니까?
기간: 수술 후 1~24개월 이내.
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수술의 오디오-비디오 녹음을 검사하여 각 수술 단계의 타이밍을 측정하고 지연이 발생했는지 확인합니다.
이러한 지연은 원인(예: 장비 회수, 장비 고장, 직원 부족, 침대 부족 등)에 따라 표시됩니다.
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수술 후 1~24개월 이내.
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GoSUrgeryTM는 작동 시 초과 근무 시간에 정신적 요구에 영향을 미칩니까?
기간: 위에서 설명한 수술 후 3단계에 걸쳐 대략 4-6개월.
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수술팀 구성원은 정신적 요구를 평가하는 검증된 SURG-TLX 설문지를 작성해야 합니다. 수술 작업 부하 지수(SURG-TLX)는 정신적 요구, 신체적 요구, 시간적 요구, 작업 복잡성, 상황적 스트레스, 산만 등 6가지 양극 차원을 가진 다차원 평가 척도입니다. 이들은 숫자 척도에서 낮음에서 높음으로 가중되며, 높음은 더 높은 인식을 의미하고 낮음은 더 낮은 인식을 의미하며 적용 가능성을 쌍으로 비교합니다. 가중 척도는 총 워크로드 점수를 계산하는 데 활용될 뿐만 아니라 각 도메인의 점수를 매기기 위해 개별적으로 사용됩니다. 3단계 모두에서 각 유형의 수술(예: 처음 3회 위소매절제술)의 처음 3건 후에 SURG-TLX 설문지를 작성하도록 요청할 것입니다. |
위에서 설명한 수술 후 3단계에 걸쳐 대략 4-6개월.
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GoSurgeryTM는 수술 시간에 영향을 줍니까?
기간: 수술 후 1~24개월 이내.
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수술의 성능은 수술의 비디오 녹화에 따라 수술 시간을 측정하여 평가됩니다.
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수술 후 1~24개월 이내.
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2차 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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GoSurgeryTM가 환자 결과(합병증의 존재)에 영향을 미칩니까?
기간: 수술 당일부터 수술 후 7개월까지.
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환자 의료 기록은 수술 후 최대 7개월 동안 검토되며 Clavien-Dindo 분류에 정의된 합병증의 존재 여부를 검사합니다. 클라비엔딘도: 등급 I 약리학적 치료 또는 수술, 내시경 및 방사선 중재가 필요하지 않은 정상적인 수술 후 과정에서 벗어난 모든 일탈 등급 II 등급 I 합병증에 대해 허용된 약물 이외의 약물로 약리학적 치료가 필요함. 수혈 및 전체 비경구 영양도 포함됩니다. 등급 III 수술, 내시경 또는 방사선 개입이 필요한 등급 IV 생명을 위협하는 합병증(CNS 합병증 포함)* IC/ICU 관리가 필요한 등급 V 환자의 사망 |
수술 당일부터 수술 후 7개월까지.
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GoSurgeryTM가 환자 결과(입원 기간)에 영향을 미칩니까?
기간: 수술 당일부터 수술 후 7개월까지.
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환자의 의료 기록은 수술 후 입원 기간(일), A&E에 재입원 또는 재진술을 포함하여 절차의 결과로 병원에서 보낸 시간을 결정하기 위해 수술 후 최대 7개월 동안 검토됩니다.
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수술 당일부터 수술 후 7개월까지.
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GosurgeryTM는 팀 성과에 어떤 영향을 미칩니까?
기간: 수술 후 1~24개월 이내.
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GosurgeryTM 사용과 관련이 있지만 더 나은 팀 작업에 기여할 수 있는 직접 유발되거나 의도되지 않은 기타 요인 식별.
이는 수술 사례 후 팀원이 작성한 설문지에 대한 개방형 피드백 질문 평가 및 오디오-비디오 녹음 검토를 통해 완료됩니다.
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수술 후 1~24개월 이내.
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절차의 작동 단계를 올바르게 감지하기 위한 기계 학습 알고리즘의 평가.
기간: 수술 후 1~24개월 이내.
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다른 절차의 다른 단계에 대한 수동 및 기계 학습 타임 스탬프를 비교하여 정확도를 결정합니다.
키홀 수술 영상 약 20~30편에 대해 진행됩니다.
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수술 후 1~24개월 이내.
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GoSurgeryTM가 장비 낭비 비용에 영향을 미칩니까?
기간: 수술 후 1~24개월 이내.
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수술에 대한 익숙하지 않거나 외과 의사의 선호도 부족으로 인해 잘못된 장비를 개봉한 결과로 발생한 금전적 비용을 확인하기 위해 수술의 오디오-비디오 녹음을 검사합니다.
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수술 후 1~24개월 이내.
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공동 작업자 및 조사자
수사관
- 수석 연구원: Sanjay Purkayastha, MBBS MD FRCS, Imperial College London
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (예상)
연구 완료 (예상)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
이 연구와 관련된 용어
키워드
기타 연구 ID 번호
- 19SM4984
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약물 및 장치 정보, 연구 문서
미국 FDA 규제 의약품 연구
미국 FDA 규제 기기 제품 연구
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