基于眼动和头部运动评估医学培训技能
人机交互
2025-07-24 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
我们检查了眼动和头部运动，以获得临床环境中技能发展的见解。24名从业者参与了模拟婴儿分娩训练 sessions。我们计算了关键指标，包括瞳孔反应率、固定持续时间和角速度。我们的发现表明，眼动和头部跟踪可以有效区分已培训和未培训的从业者，特别是在劳动任务期间。例如，头部相关特征实现了F1得分0.85和AUC 0.86，而瞳孔相关特征实现了F1得分0.77和AUC 0.85。这些结果为使用商品眼动手术镜作为传统评估方法（如主观评分）的补充装置，支持计算模型中的隐式技能评估和培训奠定了基础。
引用
@article{arxiv.2507.16819,
title = {Assessing Medical Training Skills via Eye and Head Movements},
author = {Kayhan Latifzadeh and Luis A. Leiva and Klen Čopič Pucihar and Matjaž Kljun and Iztok Devetak and Lili Steblovnik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.16819},
year = {2025}
}