Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

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

28. april 2026 oppdatert av: 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.

Studieoversikt

Status

Aktiv, ikke rekrutterende

Forhold

Intervensjon / Behandling

Studietype

Intervensjonell

Registrering (Antatt)

90

Fase

  • Ikke aktuelt

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiesteder

    • Illinois
      • Chicago, Illinois, Forente stater, 60612
        • UI Health

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

  • Voksen
  • Eldre voksen

Tar imot friske frivillige

Ja

Beskrivelse

Inclusion Criteria: Urology surgeon or urology resident -

Exclusion Criteria: not urology surgeon or not urology resident

-

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

  • Primært formål: Annen
  • Tildeling: Ikke-randomisert
  • Intervensjonsmodell: Parallell tildeling
  • Masking: Ingen (Open Label)

Våpen og intervensjoner

Deltakergruppe / Arm
Intervensjon / Behandling
Aktiv komparator: 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.
Aktiv komparator: 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.
Ingen inngripen: No AI visualization
No AI visualization use

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
NASA Task Load Index (NASA-TLX) questionnaire
Tidsramme: 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

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Faktiske)

1. september 2025

Primær fullføring (Antatt)

1. september 2027

Studiet fullført (Antatt)

1. september 2028

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

28. april 2026

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

28. april 2026

Først lagt ut (Faktiske)

4. mai 2026

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Faktiske)

4. mai 2026

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

28. april 2026

Sist bekreftet

1. april 2026

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Ytterligere relevante MeSH-vilkår

Andre studie-ID-numre

  • 2026-0199

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

JA

IPD-planbeskrivelse

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

IPD-deling Støtteinformasjonstype

  • SEVJE

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Abonnere