Компьютерное зрение в хирургии: от потенциала к клиническому значению

npj Digital Medicine, том 5, Номер статьи: 163 (2022) Цитировать эту статью

4636 Доступов

4 цитаты

26 Альтметрика

Подробности о метриках

Ежегодно во всем мире выполняются сотни миллионов операций, а растущее распространение малоинвазивной хирургии позволило оптоволоконным камерам и роботам стать одновременно важными инструментами для проведения операций и датчиками, с помощью которых можно собирать информацию о хирургических операциях. Компьютерное зрение (CV), применение алгоритмов для анализа и интерпретации визуальных данных, стало важнейшей технологией для изучения интраоперационного этапа оказания помощи с целью улучшения процессов принятия решений хирургами, поддержки более безопасных операций и расширения доступа. к хирургической помощи. Несмотря на то, что была проделана большая работа над потенциальными вариантами использования, в настоящее время не существует инструментов CV, широко используемых для диагностических или терапевтических применений в хирургии. На примере лапароскопической холецистэктомии мы рассмотрели современные сердечно-сосудистые методы, которые применяются в минимально-инвазивной хирургии, и их клиническое применение. Наконец, мы обсуждаем проблемы и препятствия, которые еще предстоит преодолеть для более широкого внедрения и внедрения CV в хирургии.

Ежегодно проводится более 330 миллионов процедур, и хирургия представляет собой важнейший сегмент систем здравоохранения во всем мире1. Однако хирургическое вмешательство доступно не всем. Комиссия журнала Lancet по глобальной хирургии подсчитала, что ежегодно необходимо 143 миллиона дополнительных хирургических процедур, чтобы «спасти жизни и предотвратить инвалидность»2. Улучшения в периоперационном уходе и внедрение минимально инвазивных подходов сделали операцию более эффективной, но также более сложной и дорогой: на нее приходится около трети затрат на здравоохранение в США3. Кроме того, значительная часть предотвратимых медицинских ошибок происходит именно в операционных (ОР)4. Эти наблюдения указывают на необходимость разработки решений для повышения хирургической безопасности и эффективности.

Анализ видео хирургических процедур и операционной деятельности может предложить стратегии по улучшению этого критического этапа хирургической помощи. Это особенно актуально для процедур, выполняемых с использованием минимально инвазивного подхода, который все чаще применяется во всем мире5,6,7 и в значительной степени зависит от визуализации, обеспечиваемой оптоволоконными камерами. Фактически, в минимально-инвазивной хирургии частичная потеря тактильной обратной связи компенсируется увеличенными видео высокого разрешения, полученными эндоскопическими камерами8. Эндоскопические видеозаписи хирургических процедур представляют собой прямой и легкодоступный источник цифровых данных об интраоперационном этапе хирургической помощи.

В последние годы анализ эндоскопических видео минимально инвазивных хирургических процедур позволил изучить влияние операционной деятельности на результаты лечения пациентов9 и оценить инициативы по улучшению качества10. Кроме того, видеооценка (VBA) все чаще исследуется для оценки операционных результатов, формирующей обратной связи и хирургической аттестации. Тем не менее, VBA в основном оставался ограниченным исследовательской областью, учитывая бремя ручного просмотра и последовательной оценки хирургических видео11,12. Развивая первоначальные успехи в минимально инвазивной хирургии, использование видео растет и в открытой хирургии13.

Компьютерное зрение (CV), дисциплина информатики, которая использует методы искусственного интеллекта (ИИ), такие как глубокое обучение (DL), для обработки и анализа визуальных данных, может облегчить эндоскопический видеоанализ и обеспечить масштабирование приложений в интересах более широкой группы специалистов. хирурги и пациенты14. Более того, в то время как люди склонны оценивать изображения грубо и качественно, компьютерные алгоритмы обладают потенциалом для извлечения невидимой, количественной и объективной информации об интраоперационных событиях. Наконец, автоматизированный онлайн-эндоскопический видеоанализ может позволить нам отслеживать случаи в режиме реального времени, прогнозировать осложнения и вмешиваться для улучшения ухода и предотвращения нежелательных явлений.