بررسی و تفسیر علمی: مداخله فعالیت بدنی مبتنی بر اپلیکیشن در زنان با سابقه اختلال فشارخون بارداری

بررسی و تفسیر علمی: مداخله فعالیت بدنی مبتنی بر اپلیکیشن در زنان با سابقه اختلال فشارخون بارداری  

دکتر رضا لنکرانی-جراح 

 خلاصه  

این کارآزمایی بالینی تصادفیسازی شده (RCT) دو مداخله مبتنی بر اپلیکیشن را برای افزایش فعالیت بدنی متوسط تا شدید (MVPA) در ۶۱۹ زن با سابقه اختلال فشارخون بارداری (HPD) ارزیابی کرد. مداخلههای انگیزشی (مصاحبه انگیزشی) و عملی (هدفگیری فرایندهای انگیزشی، ارادی و خودکار با استفاده از تکنیکهای تغییر رفتار) با گروه کنترل (دریافت اطلاعات سلامت پایه) مقایسه شدند. MVPA با استفاده از ردیابهای پوشیدنی در خط پایه، پایان مداخله (هفته ۹) و پیگیریهای ۳ و ۱۲ ماهه (هفتههای ۲۱ و ۶۱) اندازهگیری شد. یافتههای کلیدی عبارتند از:  

- عدم اثرگذاری معنادار مداخلهها بر MVPA در مقایسه با گروه کنترل.  

- سطح بالای MVPA در خط پایه (میانگین ۲۴۲ دقیقه/هفته؛ ۶۶٪ فراتر از دستورالعمل WHO) در تمام گروهها پس از مداخله کاهش یافت.  

- گروه عملی بهبود در فرایندهای انگیزشی/ارادی (مثل برنامهریزی مقابله، تعهد) را نشان داد، اما بر فرایندهای خودکار (استرس/احساسات) تأثیری نداشت.  

- نرخ بالای ریزش نمونه (۷۱٪ در ۱۲ ماه) و اثر سقف ناشی از سطح فعالیت بالای خط پایه بهعنوان دلایل احتمالی بیان شدند.  

---

 نقاط قوت  

۱. طراحی دقیق:  

   - روششناسی RCT با تصادفیسازی، کورسازی و لایهبندی، اعتبار داخلی را تضمین کرد.  

   - رعایت دستورالعملهای CONSORT و پیشثبتنام، شفافیت را افزایش داد.  

۲. مداخلات مبتنی بر نظریه:  

   - پایهریزی بر مدل تغییر رفتار یکپارچه (IBC) با تلفیق علوم رفتاری و اقتصاد.  

   - مشارکت بیماران در طراحی اپلیکیشن، ارتباط با جمعیت هدف را تقویت کرد.  

۳. اندازهگیری عینی:  

   - ردیابی MVPA با Fitbit، سوگیری گزارشدهی خودمراقبتی را کاهش داد.  

۴. پیگیری طولی:  

   - ارزیابیها در ۳ و ۱۲ ماهه، بینشهایی درباره اثرات بلندمدت ارائه داد.  

۵. تحلیل جامع:  

   - تحلیلهای حساسیت (پروتکل-محور، جایگزینی چندگانه) و ارزیابی فرایند (وفاداری، پذیرش) چالشهای ریزش و اجرا را پوشش داد.  

۶. بینشهای زیرگروهی:  

   - تحلیل اکتشافی نشان داد مداخله عملی برای شرکتکنندگان با MVPA پایین در خط پایه مفید است، که نشاندهنده پتانسیل رویکردهای شخصیسازیشده است.  

---

 نقاط ضعف  

۱. ریزش بالای نمونه:  

   - ریزش به ۷۱٪ در ۱۲ ماه رسید که خطر سوگیری انتخابی و کاهش قدرت آماری را افزایش داد. اگرچه تحلیلهای حساسیت نتایج را پایدار نشان دادند، ریزش متفاوت بین گروهها (مثلاً ۳۲٪ در گروه عملی vs. ۲۲٪ در کنترل) ممکن است بر نتایج تأثیر گذاشته باشد.  

۲. گروه کنترل فعال:  

   - گروه کنترل ردیاب تناسباندام و اپلیکیشن با عناصر بازیواره دریافت کرد که خود میتواند یک مداخله محسوب شود. این موضوع تضاد بین گروهها را کاهش داد و ممکن است به اثر سقف منجر شده باشد.  

۳. سطح فعالیت بالای خط پایه:  

   - شرکتکنندگان از ابتدا فعال بودند (۶۶٪ فراتر از دستورالعمل WHO)، که فضای کمی برای بهبود باقی گذاشت. جذب افراد کمفعال ممکن است نتایج متفاوتی ایجاد کند.  

۴. عدم تأثیر بر فرایندهای خودکار:  

   - گروه عملی نتوانست فرایندهای خودکار (مثل کاهش استرس) را تغییر دهد، که برای پل زدن بین قصد و رفتار حیاتی است. مؤلفههای ذهنآگاهی/روانشناسی مثبت ممکن است به اندازه کافی قوی نبوده باشند.  

۵. تعمیمپذیری:  

   - نمونه با تحصیلات بالا (۶۷٪ دارای مدرک لیسانس) و جمعیت هلندی، کاربردپذیری در زمینههای اجتماعی-اقتصادی متنوع یا جهانی را محدود میکند.  

۶. طراحی مداخله:  

   - عدم وجود دستورالعملهای ساختاریافته ورزشی یا تشویق مستقیم به MVPA ممکن است ارتباط بین تغییرات روانشناختی و رفتار را تضعیف کرده باشد.  

---

 تفسیر  

این مطالعه چالشهای ترویج MVPA در جمعیتهایی که از پیش دستورالعملهای فعالیت را رعایت میکنند، برجسته میکند. یافتههای خنثی با تحقیقات پیشین همسوست که اثرات بلندمدت محدود مداخلات مبتنی بر اپلیکیشن، بهویژه در حضور فعالیت بالای خط پایه، را نشان میدهند. با این حال، بهبود فرایندهای انگیزشی/ارادی حاکی از فعالسازی پیشنیازهای روانشناختی تغییر رفتار است، حتی اگر به MVPA تبدیل نشده باشد.  

پیامدهای کلیدی برای تحقیقات آینده:  

- هدفگیری جمعیتهای کمفعال: مداخلات ممکن است در افرادی که زیر آستانه فعالیت هستند مؤثرتر باشند.  

- تقویت هدفگیری فرایندهای خودکار: ادغام استراتژیهای تشکیل عادت قویتر (مثل نشانههای محیطی، ابزارهای مدیریت استرس).  

- بازنگری شرایط کنترل: استفاده از گروههای کنترل غیرفعال (مثلی لیست انتظار) برای جداسازی بهتر اثرات مداخله.  

- مدیریت ریزش نمونه: اجرای استراتژیهای حفظ نمونه (مثل مشوقها، بازخورد شخصیسازیشده) در مطالعات بلندمدت.  

علیرغم محدودیتها، این کارآزمایی به درک پیچیدگیهای مداخلات دیجیتال سلامت و نیاز به رویکردهای ظریف در جمعیتهای پرخطر کمک میکند.  

--- 

نتیجه گیری: 

اگرچه مداخلات منجر به افزایش MVPA نشدند، این مطالعه درک ما از طراحی اپلیکیشنهای مبتنی بر نظریه و اهمیت ویژگیهای خط پایه در اثربخشی مداخله را پیشبرد. تحقیقات آینده باید بر مکانیسمهای تغییر رفتار خودکار و جذب گروههای کمفعال تمرکز کنند.

Dr. Reza Lankarani 

ماشین حساب ریسک جراحی پاتر: تحولی بنیادین در ارزیابی ریسک جراحی اورژانس عمومی

ماشین حساب ریسک جراحی پاتر: تحولی بنیادین در ارزیابی ریسک جراحی اورژانس عمومی

دکتر رضا لنکرانی-جراح 

مرور کلی  

ماشین حساب ریسک پاتر (POTTER) که مخفف Predictive Optimal Trees in Emergency Surgery Risk است، پیشرفتی شگرف در پیش‌بینی ریسک جراحی با استفاده از هوش مصنوعی (AI) است و به طور خاص برای بیماران جراحی اورژانس عمومی (EGS) و لاپاراتومی طراحی شده است. این ابزار با همکاری بیمارستان عمومی ماساچوست (MGH) و Interpretable AI توسعه یافته و از یادگیری ماشین برای ارائه ارزیابی‌های شفاف، دقیق و قابل اقدام استفاده می‌کند. این مقاله یافته‌های مطالعات اعتبارسنجی، از جمله آزمایش دو مؤسساتی پیشگیرانه سال ۲۰۲۴ را ترکیب می‌کند تا مفید بالینی و پتانسیل تحولی آن را شرح دهد .  

---

 خلاصه مطالعه  

مطالعه پیشگیرانه دو مؤسساتی (با ۳۶۱ بیمار) توانایی پاتر در پیش‌بینی پیامدهای لاپاراتومی اورژانس را مورد ارزیابی قرار داد و نشان داد:  

- پیش‌بینی مرگ و میر: C-statistic = ۰.۹۰ ۸.  

- عوارض: C-statistic بین ۰.۸۰ تا ۰.۸۹ برای شوک سپتیک، نارسایی تنفسی، پنومونی و خونریزی .  

پاتر عملکرد بهتری نسبت به پیش‌بینی‌های بالینی و مدل‌های سنتی دارد که به دلیل مبنای هوش مصنوعی آن (درختان بهینه پیش‌بینی) است که دقت و تفسیرپذیری را همراه می‌کند .  

---

 ویژگی‌های اصلی و توسعه  

۱. مبنای هوش مصنوعی:  

   پاتر از درختان طبقه‌بندی بهینه (OCTs) استفاده می‌کند که روشی تفسیرپذیر از یادگیری ماشین است و برهمکنش‌های غیرخطی بین متغیرها (مانند بیماری‌های همراه و علائم حیاتی) را ثبت می‌کند بدون از دست دادن شفافیت .  

۲. طراحی کاربرپسند:  

   - نیاز به کمتر از ۸ ورودی (در مقایسه با ابزارهای قدیمی مانند NSQIP که بیش از ۲۰ ورودی دارند) .  

   - قابل دسترسی از طریق رابط آنلاین و اپلیکیشن موبایل برای استفاده بی‌درنگ در کنار تخت بیمار .  

---

 اعتبارسنجی و عملکرد  

۱. مطالعات کلیدی:  

   - اعتبارسنجی بازگشتی (۲۰۲۱):  

     - ۵۹٬۹۵۵ بیمار EGS: پیش‌بینی مرگ و میر (C-statistic = ۰.۹۳)، عوارض (۰.۸۳) .  

   - مطالعه پیشگیرانه دو مؤسساتی (۲۰۲۴):  

     - ۳۶۱ بیمار لاپاراتومی: C-statistic = ۰.۹۰ برای مرگ و میر .  

۲. برتری نسبت به ابزارهای موجود:  

   - عملکرد بهتر از مدل‌های رگرسیون لجستیک (مانند NSQIP) با در نظر گرفتن برهمکنش متغیرها .  

   - دقت بالاتر نسبت به امتیازهای ESS و APACHE II در پیش‌بینی نیاز به ICU (C-statistic = ۰.۹۲ برای پاتر-ICU) .  

---

 پیامدهای بالینی و پژوهشی  

۱. مشاوره پیش از عمل:  

   - ارائه برآوردهای کمّی برای مرگ و میر ۳۰ روزه، شوک سپتیک، نارسایی تنفسی و آسیب کلیه .  

   - مثال: بیمار ۶۳ ساله با دیورتیکولیت نفوذی، ریسک مرگ و میر ۲۴٪ دریافت می‌کند که به تصمیم‌گیری اشتراکی کمک می‌کند.  

۲. بهینه‌سازی منابع:  

   - شناسایی بیماران پرریسک برای بستری در ICU و کاهش نرخ «عدم نجات» .  

---

 ملاحظات اخلاقی و عملی  

- شفافیت: به عنوان ابزار غیرانتفاعی، توسعه‌دهندگان پاتر (مانند دکتر کافارانی) هیچ انگیزه مالی ندارند .  

- محدودیت‌ها:  

  - اعتبارسنجی عمدتاً در مراکز آکادمیک آمریکا؛ آزمایش‌های جاری برای تعمیم‌پذیری در مناطق روستایی و بین‌المللی .  

  - نیاز به ورود دستی داده‌ها، اگرچه ادغام با سیستم‌های EHR در حال پیشرفت است .  

---

 نقاط قوت  

- تفسیرپذیری: ساختار درختی اجازه ردیابی مسیر تصمیم‌گیری را می‌دهد که اعتماد بالینی را افزایش می‌دهد .  

- دسترسی: رایگان و آنلاین، بدون تعارض مالی .  

---

 ضعف‌ها و محدودیت‌ها  

- تعمیم‌پذیری محدود: انجام شده در دو مرکز آکادمیک؛ عملکرد در بیمارستان‌های غیرآکادمیک ناشناخته است .  

- محدودیت داده‌ها: تمرکز بر پیامدهای ۳۰ روزه، بدون در نظر گرفتن پیامدهای بلندمدت .  

---

 جهت‌گیری آینده  

- آزمایش‌های چندمرکزی در محیط‌های متنوع.  

- ادغام با دستگاه‌های پوشیدنی برای نظارت پویا در دوره پس از عمل.  

---

 نتیجه‌گیری  

پاتر تحولی در مراقبت‌های جراحی اورژانس است که دقت هوش مصنوعی را با تفسیرپذیری بالینی ترکیب می‌کند. این ابزار با وجود مزایای اعتبارسنجی پیشگیرانه، نیازمند بررسی تعمیم‌پذیری و ادغام با سیستم‌های EHR است. پاتر نشان می‌دهد که فناوری می‌تواند قضاوت بالینی را تقویت کند، نه جایگزین آن شود.  

دسترسی به ماشین حساب: Interpretable AI - POTTER

(https://www.interpretable.ai/solutions/potter)  

---  

منابع:  

- ۱ مقاله JACS ۲۰۲۱.  

- ۲ راهکارهای Interpretable AI.  

- ۳ پادکست JACS ۲۰۲۵.  

- ۴ مقاله Surgery ۲۰۲۲.  

- ۵ گزارش ACS ۲۰۲۴-۲۰۲۵.

Reza Lankarani M.D 

"قرار گرفتن در معرض جوهر خالکوبی با لنفوم و سرطان‌های پوست مرتبط است – مطالعه‌ای دانمارکی روی دوقلوها"

دکتر رضا لنکرانی-جراح

این مطالعه دانمارکی روی دوقلوها، ارتباط بین قرار گرفتن در معرض جوهر خالکوبی و خطر سرطان را با استفاده از یک گروه همگروهی (۲۳۶۷ دوقلو) و طراحی مورد-شاهد همزاد (۳۱۶ دوقلو) بررسی کرد.

نتایج افزایش خطر سرطان پوست (به‌جز کارسینوم سلول پایه) و لنفوم را در بین افراد خالکوبی‌دار نشان داد، به‌ویژه در کسانی که خالکوبی‌های بزرگ‌تر (بزرگ‌تر از اندازه کف دست) داشتند:  

- تحلیل مورد-شاهد نسبت خطر (HR) 1.62 (فاصله اطمینان ۹۵٪: ۱.۰۸–۲.۴۱) برای سرطان پوست و ۲.۷۳ (۱.۳۳–۵.۶۰) برای لنفوم را نشان داد.  

- مطالعه همگروهی نسبت‌های خطر بالاتری برای سرطان پوست (۳.۹۱؛ ۱.۴۲–۱۰.۸) و کارسینوم سلول پایه (۲.۸۳؛ ۱.۳۰–۶.۱۶) گزارش کرد.  

تحلیل همسان‌سازی دوقلوها، اگرچه به دلیل حجم کم نمونه (مثلاً ۱۴ جفت ناهماهنگ برای سرطان پوست) محدود بود، روندهای غیرمعناداری را نشان داد.  

این مطالعه پیشنهاد می‌کند که التهاب مزمن ناشی از رسوب جوهر یا ترکیبات سرطان‌زا (مانند هیدروکربن‌های آروماتیک چندحلقه‌ای/PAHs) ممکن است خطر سرطان را افزایش دهد، اما محدودیت‌هایی مانند عوامل مخدوش‌کننده اندازه‌گیری‌نشده (مثلاً قرار گرفتن در معرض آفتاب) و سوگیری بقا را نیز تصدیق می‌کند.  

اگرچه رابطه علّی قطعی نیست، یافته‌ها با توجه به افزایش محبوبیت خالکوبی‌ها، نگرانی‌های بهداشت عمومی را برجسته می‌کنند و نیاز به تحقیقات بیشتر در مورد مسیرهای شناسی و اقدامات پیشگیرانه را تأکید می‌نمایند.  

منبع:  

Clemmensen و همکاران  

  https://www.linkedin.com/in/rezalankarani

BMC Public Health (2025) 25:170  

---  

توضیحات ترجمه:  

- "case-cotwin design" به «طرح مورد-شاهد همزاد» ترجمه شد که در مطالعات دوقلوها استفاده می‌شود.  

- "hazard ratio (HR)" برابر «نسبت خطر» با ذکر مخفف انگلیسی آن آورده شد.  

- "PAHs" به «هیدروکربن‌های آروماتیک چندحلقه‌ای» ترجمه و مخفف آن نیز ذکر شد.  

- "survivorship bias" به «سوگیری بقا» ترجمه شد که اصطلاح رایج در روش‌شناسی تحقیق است.  

- ساختار جملات برای حفظ دقت علمی و روانی فارسی بهینه‌سازی شد.

Reza Lankarani M.D 

حقیقت پنهان درباره نوآوری‌های جراحی که هیچ‌کس درباره آن صحبت نمی‌کند

در حالی که پیشرفت‌های تکنولوژیکی، تحولی عظیم در مراقبت‌های جراحی ایجاد کرده‌اند و دقت بی‌سابقه و نتایج بهبودیافته‌ای ارائه می‌دهند، اما جنبه‌ای کمتر مورد بحث از این نوآوری‌ها وجود دارد که نیازمند توجهی انتقادی است. به عنوان جراحان و ارائه‌دهندگان خدمات سلامت، باید اشتیاق به پیشرفت را با ارزیابی دقیق خطرات و پیامدهای ناخواسته آن متعادل کنیم.  

---

منحنی یادگیری و "افت نوآوری"  

یکی از چالش‌های مهم مرتبط با فناوری‌های جدید جراحی، منحنی یادگیری شیب‌دار آن‌هاست. سیستم‌های رباتیک، روش‌های پیشرفته تصویربرداری و ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی اغلب به آموزش و تمرین گسترده نیاز دارند. در مراحل اولیه پذیرش، این موضوع می‌تواند منجر به افزایش زمان جراحی، نرخ بالاتر عوارض و کاهش موقتی عملکرد شود—پدیده‌ای که به آن "افت نوآوری" می‌گویند. اگر این دوره به دقت مدیریت نشود، می‌تواند ایمنی بیمار را به خطر انداخته و مزایایی را که این فناوری‌ها برای ارائه آن طراحی شده‌اند، تضعیف کند.  

---

فرسایش مهارت‌های پایه‌ای  

نگرانی دیگر، خطر وابستگی به فناوری و کاهش مهارت‌های اساسی است. با افزایش اتکای جراحان به سیستم‌های خودکار و ابزارهای پیشرفته، احتمال از دست دادن مهارت‌های دستی بیشتر می‌شود. این فرسایش مهارت‌های پایه‌ای می‌تواند در شرایطی که فناوری با شکست مواجه می‌شود یا در دسترس نیست، مشکل‌ساز شود و نتایج درمانی بیماران را به خطر بیندازد. به عنوان مثال، در محیط‌های با منابع محدود یا در مواجهه با چالش‌های غیرمنتظره حین عمل، توانایی انجام روش‌های سنتی همچنان حیاتی است.  

---

پیامدهای اقتصادی و نابرابری‌های بهداشتی  

هزینه‌های بالای مرتبط با بسیاری از نوآوری‌های جراحی، پرسش‌های مهمی درباره عدالت و دسترسی ایجاد می‌کند. تجهیزات گران‌قیمت، هزینه‌های نگهداری و قطعات یک‌بارمصرف می‌توانند دسترسی به روش‌های پیشرفته را برای جمعیت‌های محروم محدود کرده و نابرابری‌های موجود در نظام سلامت را تشدید کنند. علاوه بر این، فشارهای مالی ممکن است جراحان را به انجام اقدامات غیرضروری ترغیب کند و سود اقتصادی را بر تصمیم‌گیری اخلاقی و رفاه بیمار ارجح سازد.  

---

ملاحظات اخلاقی  

ادغام هوش مصنوعی و رباتیک در عمل جراحی، معضلات اخلاقی پیچیده‌ای را به همراه دارد. مسائلی مانند سوگیری الگوریتمی، حریم خصوصی داده‌ها و تعادل مناسب بین قضاوت انسانی و راهنمایی ماشین، نیازمند توجه دقیق هستند. به عنوان مثال، ابزارهای برنامه‌ریزی جراحی مبتنی بر هوش مصنوعی، اختلاف عملکردی در بین گروه‌های جمعیتی مختلف نشان داده‌اند که نشان‌دهنده خطرات اتخاذ زودهنگام این فناوری‌ها بدون اعتبارسنجی قوی است.  

---

عجله برای نوآوری در مقابل ارزیابی دقیق  

سرعت سریع نوآوری‌ها اغلب از توانایی ما در انجام مطالعات طولانی‌مدت و دقیق درباره ایمنی و اثربخشی پیشی می‌گیرد. بسیاری از فناوری‌ها بر اساس شواهد مقدماتی یا تبلیغات بازاریابی وارد عمل بالینی می‌شوند، نه برتری قطعی نسبت به روش‌های مرسوم. این روند می‌تواند بیماران را در معرض خطرات و عوارض پیش‌بینی‌نشده‌ای قرار دهد که سال‌ها بعد آشکار می‌شود.  

---

تعادل بین نوآوری و مسئولیت‌پذیری  

برای اطمینان از اینکه پیشرفت‌های تکنولوژیکی واقعاً به نفع بیماران هستند، باید رویکردی متعادل اتخاذ کنیم:  

۱. پروتکل‌های استاندارد برای ادغام: تدوین دستورالعمل‌های روشن برای معرفی فناوری‌های جدید به عمل جراحی می‌تواند به کاهش خطرات در دوره یادگیری و اطمینان از آموزش یکپارچه کمک کند.  

۲. مطالعات اثرات بلندمدت: تحقیقات آینده باید بر ارزیابی تأثیرات پایدار جراحی‌های کمک‌فناوری بر نتایج بیماران و حفظ مهارت جراحان متمرکز شود.  

۳. تحلیل هزینه-اثربخشی: ارزیابی پیامدهای اقتصادی نوآوری‌های جراحی برای رفع نابرابری‌های بهداشتی و تضمین دسترسی عادلانه به درمان‌های پیشرفته ضروری است.  

۴. نظارت اخلاقی: ایجاد چارچوب‌هایی برای پرداختن به نگرانی‌های اخلاقی مرتبط با هوش مصنوعی و اتوماسیون، با گسترش این فناوری‌ها در مراقبت‌های جراحی اهمیت بیشتری خواهد یافت.  

---

نتیجه‌گیری  

نوآوری‌های جراحی وعده‌های بزرگی دارند، اما چالش‌های مهمی نیز ایجاد می‌کنند که نمی‌توان آن‌ها را نادیده گرفت. با نگاهی انتقادی به فناوری‌های جدید، اولویت‌دادن به آموزش جامع و درخواست شواهد بالینی قوی، می‌توانیم از پتانسیل آن‌ها بهره‌برداری کنیم و در عین حال ایمنی بیمار، عدالت و استانداردهای اخلاقی را حفظ نماییم. آینده جراحی واقعاً درخشان است—اما تنها در صورتی که با مسئولیت‌پذیری، شفافیت و تعهدی استوار به اولویت‌دادن به بیماران، آن را پیش ببریم.

https://www.linkedin.com/in/rezalankarani

دکتر رضا لنکرانی -جراح

...The hidden truth about surgical innovations that no one is talking about

By Dr. Reza Lankarani 

..The hidden truth about surgical innovations that no one is talking about 

While technological advancements have revolutionized surgical care, offering unprecedented precision and improved outcomes, there is a less-   discussed side to these innovations that warrants critical attention. As surgeons and healthcare providers, we must balance enthusiasm for progress with a rigorous evaluation of its potential risks and unintended consequences.

---

 The Learning Curve and "Innovation Dip"

One significant challenge associated with new surgical technologies is the steep learning curve they impose. Robotic systems, advanced imaging modalities, and AI-assisted tools often require extensive training and practice. During the initial adoption phase, this can lead to prolonged operative times, increased complication rates, and a temporary decline in performance—a phenomenon known as the "innovation dip." If not carefully managed, this period of adjustment can compromise patient safety and undermine the very benefits these technologies aim to deliver.

---

 Erosion of Fundamental Skills

Another concern is the risk of technology-dependent deskilling. As surgeons increasingly rely on automated systems and advanced tools, there is a growing risk of losing proficiency in manual techniques. This erosion of fundamental skills could prove problematic in situations where technology fails or is unavailable, potentially jeopardizing patient outcomes. For instance, in resource-limited settings or during unexpected intraoperative challenges, the ability to perform traditional procedures remains essential.

---

 Economic Implications and Healthcare Disparities

The high costs associated with many surgical innovations raise important questions about equity and accessibility. Expensive equipment, maintenance, and disposable components can limit access to advanced procedures for underserved populations and exacerbate existing healthcare disparities. Moreover, financial pressures may incentivize unnecessary procedures, prioritizing economic gain over ethical decision-making and patient welfare.

---

 Ethical Considerations

The integration of AI and robotics into surgical practice introduces complex ethical dilemmas. Issues such as algorithmic bias, data privacy, and the appropriate balance between human judgment and machine guidance demand careful consideration. For example, AI-assisted surgical planning tools have shown performance disparities across demographic groups, highlighting the risks of premature adoption without robust validation.

---

 The Rush to Innovate vs. Rigorous Evaluation

The rapid pace of innovation often outstrips our ability to conduct thorough, long-term studies on safety and efficacy. Many technologies enter clinical practice based on preliminary evidence or marketing hype rather than conclusive proof of superiority over conventional methods. This trend can expose patients to unforeseen risks and complications that only become apparent years later.

---

: Balancing Innovation with Responsibilit

To ensure that technological advancements genuinely serve the best interests of patients, we must adopt a balanced approach

1. Standardized Protocols for Integration: Developing clear guidelines for introducing new technologies into surgical practice can help mitigate risks during the learning curve and ensure consistent training.

   

2. Long-Term Impact Studies: Future research should focus on assessing the sustained effects of technology-assisted surgery on both patient outcomes and surgeon skill retention.

3. Cost-Effectiveness Analysis: Evaluating the economic implications of surgical innovations is crucial to addressing healthcare disparities and ensuring equitable access to cutting-edge treatments.

4. Ethical Oversight: Establishing frameworks to address ethical concerns related to AI and automation will be essential as these technologies become more pervasive in surgical care.

---

---

 Conclusion

Surgical innovation holds immense promise, but it also presents significant challenges that cannot be ignored. By approaching new technologies with a critical eye, prioritizing comprehensive training, and demanding robust clinical evidence, we can harness their potential while safeguarding patient safety, equity, and ethical standards. The future of surgery is indeed bright—but only if we navigate it with responsibility, transparency, and 

a steadfast commitment to putting patients first.

By Reza Lankarani M.D