Specialized Foundation Models for Intelligent Operating Rooms
作者: Ege Özsoy, Chantal Pellegrini, David Bani-Harouni, Kun Yuan, Matthias Keicher, Nassir Navab
分类: cs.CV
发布日期: 2025-05-19 (更新: 2025-07-04)
💡 一句话要点
提出ORQA：专为智能手术室设计的、融合多模态数据的专用基础模型
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 智能手术室 多模态融合 基础模型 手术理解 问答系统
📋 核心要点
- 现有计算方法在理解复杂手术环境方面缺乏广度和泛化能力，难以满足智能手术室的需求。
- ORQA通过融合视觉、听觉和结构化数据，构建多模态基础模型，实现对手术的整体理解。
- 实验表明，ORQA在理解手术场景方面优于通用视觉-语言模型，并提供了一系列针对不同计算需求的模型。
📝 摘要（中文）
手术过程发生在复杂环境中，需要手术团队、工具、影像以及智能机器人系统之间的协调。为了确保未来手术室的安全和效率，需要智能系统（如手术机器人、智能器械和数字化副驾驶）能够理解复杂的手术活动和风险。然而，现有的计算方法缺乏全面理解手术室所需的广度和泛化能力。我们提出了ORQA，一个多模态基础模型，它统一了视觉、听觉和结构化数据，以实现对手术的整体理解。ORQA的问答框架支持各种任务，可作为各种手术技术的情报核心。我们针对通用视觉-语言模型（包括ChatGPT和Gemini）对ORQA进行了基准测试，结果表明，虽然它们难以理解手术场景，但ORQA提供了更强大、更一致的性能。考虑到临床实践中广泛的部署环境，我们设计并发布了一系列针对不同计算需求量身定制的较小ORQA模型。这项工作为下一波智能手术解决方案奠定了基础，使手术团队和医疗技术提供商能够创建更智能、更安全的手术室。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法难以全面理解手术室环境，无法有效支持智能手术机器人、智能器械和数字化副驾驶等应用。痛点在于缺乏对手术过程中的视觉、听觉和结构化数据的统一理解和泛化能力。
核心思路：ORQA的核心思路是构建一个多模态基础模型，通过融合手术室中的视觉、听觉和结构化数据，学习手术过程的整体表示。这种统一的表示能够支持各种下游任务，例如手术活动识别、风险预测和智能辅助。
技术框架：ORQA的技术框架包含数据采集、多模态融合和问答三个主要阶段。首先，从手术室环境中采集视觉（图像、视频）、听觉（声音）和结构化数据（手术记录、患者信息）。然后，使用多模态融合模块将这些数据融合到统一的表示空间中。最后，利用问答框架，根据用户提出的问题，从融合后的表示中提取相关信息并生成答案。
关键创新：ORQA的关键创新在于其多模态融合方法和针对手术室环境的专用性。与通用的视觉-语言模型不同，ORQA专门针对手术室环境进行了优化，能够更好地理解手术过程中的复杂活动和风险。此外，ORQA的多模态融合方法能够有效地利用各种模态的数据，提高对手术过程的理解能力。
关键设计：ORQA的具体技术细节未知，但可以推测其多模态融合模块可能采用了Transformer架构，利用自注意力机制学习不同模态之间的关系。问答框架可能基于预训练语言模型，并针对手术领域的数据进行了微调。此外，为了适应不同的计算需求，论文设计了一系列较小的ORQA模型，可能采用了模型压缩或知识蒸馏等技术。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
ORQA在手术场景理解方面显著优于通用视觉-语言模型，如ChatGPT和Gemini。虽然具体性能数据未知，但论文强调ORQA提供了更强大、更一致的性能。此外，论文还设计并发布了一系列针对不同计算需求的较小ORQA模型，方便在各种临床环境中部署。
🎯 应用场景
ORQA可应用于智能手术机器人、智能器械和数字化副驾驶等领域，提升手术的安全性和效率。例如，ORQA可以帮助手术机器人理解手术步骤，预测潜在风险，并提供智能辅助。此外，ORQA还可以用于手术培训和远程指导，提高医疗资源的利用率。
📄 摘要（原文）
Surgical procedures unfold in complex environments demanding coordination between surgical teams, tools, imaging and increasingly, intelligent robotic systems. Ensuring safety and efficiency in ORs of the future requires intelligent systems, like surgical robots, smart instruments and digital copilots, capable of understanding complex activities and hazards of surgeries. Yet, existing computational approaches, lack the breadth, and generalization needed for comprehensive OR understanding. We introduce ORQA, a multimodal foundation model unifying visual, auditory, and structured data for holistic surgical understanding. ORQA's question-answering framework empowers diverse tasks, serving as an intelligence core for a broad spectrum of surgical technologies. We benchmark ORQA against generalist vision-language models, including ChatGPT and Gemini, and show that while they struggle to perceive surgical scenes, ORQA delivers substantially stronger, consistent performance. Recognizing the extensive range of deployment settings across clinical practice, we design, and release a family of smaller ORQA models tailored to different computational requirements. This work establishes a foundation for the next wave of intelligent surgical solutions, enabling surgical teams and medical technology providers to create smarter and safer operating rooms.