摘要：手術(shù)視頻蘊(yùn)含豐富的術(shù)中行為信息，但手動(dòng)分析耗時(shí)、術(shù)語(yǔ)不統(tǒng)一，且難以量化手勢(shì)與臨床結(jié)果的關(guān)聯(lián)。由西德斯·西奈醫(yī)療中心&紀(jì)念斯隆-凱特琳癌癥中心&圣安東尼奧醫(yī)院&斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)中心聯(lián)合研發(fā)的F2O系統(tǒng)《End to End AI System for Surgical Gesture Sequence Recognition and Clinical Outcome Prediction》：實(shí)現(xiàn)了從手術(shù)視頻到臨床結(jié)果的端到端自動(dòng)化分析，既解決了手動(dòng)標(biāo)注的低效問(wèn)題，又能精準(zhǔn)捕捉與預(yù)后相關(guān)的關(guān)鍵手術(shù)行為，為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的手術(shù)質(zhì)量提升提供了新路徑。