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在微创手术复杂且易出现差异的背景下，研究人员开展直肠癌手术数据集相关研究，分析 77 例手术视频，发现 1377 个错误事件。该研究有助于推动手术技能客观评估自动化，为机器学习提供数据支持。
在医疗技术不断发展的当下，微创手术成为治疗多种疾病的重要手段，尤其是在直肠癌治疗领域，腹腔镜手术凭借创伤小、恢复快等优势被广泛应用。然而，这一技术并非十全十美。术中外科医生的操作技能差异巨大，直接影响着患者的治疗效果。在胃肠道癌症手术中，不同医生的手术水平参差不齐，导致患者的术后并发症发生率和死亡率也高低不同。而且，目前对于手术中出现的错误和险些失误（near misses）事件的报告缺乏统一标准，存在显著的差异。传统的减少人为错误的方法，如使用手术清单、进行回顾性绩效分析等，往往忽略了对手术过程中实时情况的分析，无法及时发现问题并改进，难以充分提升患者的治疗效果。
为了攻克这些难题，来自英国的研究团队，包括 The Griffin Institute、Dorset County Hospital Foundation NHS Trust、Wellcome/EPSRC Centre for Interventional and Surgical Sciences (WEISS) 等机构的研究人员，展开了一项极具意义的研究。他们的研究成果发表在《Scientific Data》上，为直肠癌手术的发展开辟了新的方向。
研究人员开展了一项多中心随机对照试验（RCT），对 77 例直肠癌手术的视频进行了深入分析。这些手术视频未经编辑，采用了经过验证的定制性能评估工具（LapTMEpt）和客观临床人类可靠性分析（Objective Clinical Human Reliability Analysis，OCHRA）进行盲法人工分析。
研究中用到的主要技术方法包括：收集多中心腹腔镜全直肠系膜切除术（TME）随机对照试验（2D/3D 腹腔镜 TME 试验，ISRCTN59485808）的未编辑手术视频和匹配的临床数据；由结直肠外科医生手动对视频进行注释；利用 OCHRA 技术评估手术中的不良事件，该技术通过详细的手动分析未编辑的病例视频，识别手术中的错误和险些失误事件，并按照预定义的类别进行分类 。
研究结果如下：
- 错误事件统计：经过对约 380 小时视频数据的分析，共捕获到 1377 个错误事件。其中，809 个（60.1%）为无严重后果的险些失误事件，不同病例间的数量差异显著（中位数为 10，四分位距为 7 - 13，范围为 1 - 28，p<0.001） 。随着错误等级升高，事件频率逐步降低，EAES1 级错误有 809 个（60.1%），EAES2 级错误 522 个（37.9%），EAES3 级错误 43 个（3.1%），EAES4 级错误 3 个（0.2%）。
- 险些失误的性质：OCHRA 分类数据显示，在险些失误事件中，牵拉和组织处理错误（33%）的发生频率低于解剖和器械使用错误（66.7%）。错误的组织平面解剖占执行错误的大多数（23.5%）。此外，47.3% 的险些失误是由于操作时距离结构过近（13.3%）和动作过快（10.5%）导致的。这些险些失误事件倾向于聚集在盆腔后部中线和前部解剖区域，而侧部区域的事件相对较少（分别为 33.3%、28% 和 20.1%，p<0.001） 。同时，90% 的手术错误事件由三种使用频率最高的器械引起，分别是超声刀（39.3%）、Harmonic ACETM（Ethicon Endo - surgery，Johnson and Johnson Medical NV，Belgium）、Thunder beat（Olympus Europa SE & Co./KG，Hamburg，Germany）；Johan 无损伤抓钳（30.4%）；以及电钩（19.1%）。
研究结论和讨论部分具有重要意义。该研究详细描述了超过 380 小时视频分析中的错误和险些失误情况，提供了丰富的数据资源。这些数据能够为机器学习提供有力支持，推动手术视频错误检测（Surgical Video Error Detection，SVED）算法的发展，有助于实现手术技能的全自动、客观评估。通过识别手术中的错误和潜在风险，外科医生可以获得更有针对性的反馈，进而改进手术操作，提高手术安全性和效率。这对于手术培训和实际手术操作都具有重大的指导价值，有望在未来显著提升直肠癌手术的质量，改善患者的治疗效果，为直肠癌患者带来更多的希望。
