AI生成的视频反馈用于提升冠状动脉旁路移植术的技术技能
2026年2月3日 更新者：Shengshou Hu、China National Center for Cardiovascular Diseases
AI生成视频反馈提升冠状动脉旁路移植术技术技能
本研究旨在评估基于人工智能（AI）的手术表现评估模型生成的针对性视频反馈是否能够支持心脏外科医生在实施冠状动脉旁路移植术（CABG）时提升技术技能。
本研究为单组、自身对照、前后干预性研究。
参与的外科医生将提交一份基线CABG手术视频，该视频将由AI模型和盲态人类专家评审员使用标准化评分标准进行评估。
基于AI评估，外科医生将收到个性化的视频反馈，重点突出与技术表现较低相关的手术步骤。
经过一个月的自主学习回顾期后，将提交一份后续CABG手术视频，并使用相同流程进行评估。
通过比较基线与后续评估中由人类评定的技术技能得分变化，来评估AI生成视频反馈的潜在教育影响。
研究概览
详细说明
冠状动脉旁路移植术（CABG）是一项复杂的外科手术，需要心脏外科医生具备高超的技术水平。 手术技术的差异可能会影响手术质量和患者预后。 人工智能（AI）的最新进展使得利用手术视频数据自动评估手术表现成为可能，为客观反馈和外科教育创造了新的机遇。
本研究旨在评估基于AI的手术表现评估模型生成的有针对性视频反馈，是否有助于心脏外科医生提高其在CABG手术中的技术水平。 基线技术表现在AI评分系统中排名靠后的参与外科医生将收到个性化的视频反馈，其中重点标注了与较低评分相关的手术步骤和操作手法。
在这项单组自身对照研究中，每位参与外科医生将提交一份基线CABG手术视频，该视频将由AI模型和经验丰富的心脏外科医生专家组使用标准化评分标准分别独立评估。 收到AI生成的视频反馈后，外科医生将有一个月的时间来审阅和反思反馈内容，期间不提供额外的正式培训或指导。 随后将提交一份随访CABG手术视频，并采用相同的评估流程进行评估。
本研究的主要结局指标是人工专家评估者在基线和随访视频之间技术技能评分的变化。 次要结局指标包括外科医生对AI识别出的表现不足的自我评估、AI生成反馈与人工专家反馈的一致性，以及选定的患者术后院内结局。 本研究的结果可能为阐明AI辅助视频反馈作为可扩展的外科技能发展教育工具的作用提供依据。
研究类型
介入性
注册 (估计的)
100
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习联系方式
- 姓名：Lihua Zhang Zhang, M.D, Ph.D
- 电话号码：13810483387
- 邮箱：zhanghaibo@fuwai.com
学习地点
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Beijing Municipality
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Beijing、Beijing Municipality、中国、102300
- Fuwai Hospital
-
接触：
- Lihua Zhang Zhang, M.D, Ph.D
- 电话号码：15920826832
- 邮箱：leilubi@fuwai.com
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
- 孩子
- 成人
- 年长者
接受健康志愿者
是的
描述
纳入标准：
- 在CAMERA研究（NCT06739005）的评分系统中，基线人工智能评估的技术表现排名位于后50%
排除标准：
- 不愿参加
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：其他
- 分配：不适用
- 介入模型：单组作业
- 屏蔽：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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实验性的：AI引导的视频反馈干预
本研究参与者将接受个性化教育干预，包括基于其基线冠状动脉旁路移植术（CABG）手术视频的人工智能生成视频反馈。
人工智能模型分析手术表现并识别技术评分较低的具体操作步骤。
精选突出这些环节的视频片段将提供给外科医生进行自我审查和反思。
在一个月的干预期间不提供额外正式培训或指导，之后提交随访手术视频进行重新评估。
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本研究参与者将接受个性化教育干预，包括基于其基线冠状动脉旁路移植术（CABG）手术视频的AI生成视频反馈。
AI模型分析手术表现，并识别技术评分较低的特定操作步骤。
精选突出这些区域的视频片段将提供给外科医生进行自我审查和反思。
在一个月的干预期间内，不提供额外的正式培训或指导，之后提交后续手术视频进行重新评估。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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基线至随访CABG手术视频间人类专家评定的技术技能评分变化
大体时间：基线，1个月
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主要结局指标为由一组盲态人类专家评估员评估的技术技能评分变化，这些评估员独立评估在基线时和接受AI生成的视频反馈后一个月提交的匿名冠状动脉旁路移植术（CABG）手术视频。
评分采用标准化评分量表评估整体手术技术表现。
分数越高，表现越好：组织尊重、时间与动作、器械操作、器械知识、助手使用、手术流程与前瞻规划，以及特定手术知识。
每个领域均采用5点李克特量表评分，其中1分表示表现差，5分表示优秀。
此外，每位评估员提供一个整体印象评分（1-5分），以捕捉其对手术表现的整体评估。
两个评分均按100分制换算，最终得分由70%的7个领域评分总和与30%的整体印象评分组成。
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基线，1个月
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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外科医生对AI反馈的自我评估
大体时间：1个月
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外科医生将审阅AI生成的突出技术表现缺陷的视频片段，并完成一份评估他们对AI反馈满意度的自我评估问卷。
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1个月
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AI反馈与人类专家反馈的一致性。
大体时间：基线，1个月
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该结果评估AI生成的手术表现反馈与人类专家评估员提供的评估之间的一致性。
AI评分由两阶段深度学习框架生成，人类专家评估员的评分则通过经过验证的7领域评分量表生成，具体细节已在主要结果中详述。
组内相关系数（ICC）将用于评估AI模型评估的手术技术评分与人类专家评估员评分之间的一致性。
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基线，1个月
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术后住院期间结局：主要并发症发生率
大体时间：基线，1个月
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将收集并分析患者术后院内结局，以探究其与人工智能反馈干预后外科医生技术表现变化之间的任何关联。
主要并发症发生率（死亡、急性肾损伤、心肌梗死和脑卒中的复合结局）
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基线，1个月
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术后院内结局：死亡率
大体时间：基线，1个月
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与人工智能反馈干预后外科医生技术表现变化及死亡发生率之间的关联
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基线，1个月
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术后住院期间结果：急性肾损伤的发生率
大体时间：基线，1个月
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AI反馈干预后与外科医生技术表现变化及急性肾损伤发生率的关联
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基线，1个月
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术后住院期间结果：心肌梗死发生率
大体时间：基线，1个月
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人工智能反馈干预后与外科医生技术表现变化以及心肌梗死发生率之间的关联。
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基线，1个月
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术后院内结局：卒中发生率
大体时间：基线，1个月
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AI反馈干预后外科医生技术表现变化与中风发生率之间的关联
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基线，1个月
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术后院内结局：二次开胸手术的发生率
大体时间：基线，1个月
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AI反馈干预后与外科医生技术表现变化及二次开胸手术发生率之间的关联
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基线，1个月
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术后住院期间结果：IABP植入发生率
大体时间：基线，1个月
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AI反馈干预后与外科医生技术表现变化以及IABP植入发生率的关联性。
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基线，1个月
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术后院内结局：ECMO植入发生率
大体时间：基线，1个月
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AI反馈干预后外科医生技术表现变化与ECMO植入发生率之间的关联。
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基线，1个月
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术后院内结局：床旁血液滤过发生率
大体时间：基线，1个月
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AI反馈干预后与外科医生技术表现变化及床旁血液滤过发生率的关联性
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基线，1个月
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术后院内结局：腹膜透析的发生率
大体时间：基线，1个月
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AI反馈干预后外科医生技术表现变化与腹膜透析发生率之间的关联。
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基线，1个月
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术后院内结局：气管切开术的发生率
大体时间：基线，1个月
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AI反馈干预后外科医生技术表现变化与气管切开术发生率之间的关联
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基线，1个月
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (估计的)
2026年1月31日
初级完成 (估计的)
2026年3月31日
研究完成 (估计的)
2026年4月30日
研究注册日期
首次提交
2025年12月23日
首先提交符合 QC 标准的
2026年2月3日
首次发布 (实际的)
2026年2月10日
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
2026年2月10日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2026年2月3日
最后验证
2026年2月1日
更多信息
与本研究相关的术语
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
是的
IPD 计划说明
本研究收集的数据将在发表两年后根据合理请求公开提供（huss@fuwai.com）。
IPD 共享时间框架
发表两年后。
IPD 共享访问标准
任何将研究方案发送至 huss@fuwai.com 并获得主要研究者批准的人员均可访问数据。
数据将通过 Excel 或 SAS 格式传输。
IPD 共享支持信息类型
- 研究方案
- 树液
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
研究美国 FDA 监管的设备产品
不
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