FAST—framework for AI-based surgical transformation
Notice bibliographique
Résumé
Background: The use of machine learning (ML) in surgery till date has largely focused on predication of surgical variables, which has not been found to significantly improve operating room efficiencies and surgical success rates (SSR). Due to the long surgery wait times, limited health care resources and an increased population need, innovative ML models are needed. Thus, the Framework for AI-based Surgical Transformation (FAST) was created to make real time recommendations to improve OR efficiency. Methods: The FAST model was developed and evaluated using a dataset of n=4796 orthopedic cases that utilizes surgery and team specific variables (e.g. specific team composition, OR turnover time, procedure duration), along with regular positive deviance seminars with the stakeholders for adherence and uptake. FAST was created using six ML algorithms, including decision trees and neural networks. The FAST was implemented in orthopedic surgeries at a hospital in Canada's capital (Ottawa). Results: FAST was found to be feasible and implementable in the hospital orthopedic OR, with good team engagement due to the PD seminars. FAST led to a SSR of 93% over 23 weeks (57 arthroplasty surgery days) compared to 39% at baseline. Key variables impacting SSR included starting the first surgery on time, turnover time, and team composition. Conclusions: FAST is a novel ML framework that can provide real time feedback for improving OR efficiency and SSR. Stakeholder integration is key in its success in uptake and adherence. This unique framework can be implemented in different hospitals and for diverse surgeries, offering a novel and innovative application of ML for improving OR efficiency without additional resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».