Visão computacional em cirurgia: do potencial ao valor clínico

npj Digital Medicine volume 5, Número do artigo: 163 (2022) Citar este artigo

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Centenas de milhões de operações são realizadas em todo o mundo a cada ano, e a crescente aceitação da cirurgia minimamente invasiva permitiu que câmeras e robôs de fibra óptica se tornassem ferramentas importantes para conduzir cirurgias e sensores para capturar informações sobre a cirurgia. A visão computacional (CV), a aplicação de algoritmos para analisar e interpretar dados visuais, tornou-se uma tecnologia crítica para estudar a fase intraoperatória do cuidado com o objetivo de aumentar os processos de tomada de decisão dos cirurgiões, apoiar cirurgias mais seguras e expandir o acesso aos cuidados cirúrgicos. Embora muito trabalho tenha sido realizado em casos de uso em potencial, atualmente não existem ferramentas CV amplamente utilizadas para aplicações diagnósticas ou terapêuticas em cirurgia. Usando a colecistectomia laparoscópica como exemplo, revisamos as técnicas CV atuais que têm sido aplicadas à cirurgia minimamente invasiva e suas aplicações clínicas. Por fim, discutimos os desafios e obstáculos que ainda precisam ser superados para uma implementação e adoção mais ampla do CV em cirurgia.

Com mais de 330 milhões de procedimentos realizados anualmente, a cirurgia representa um segmento crítico dos sistemas de saúde em todo o mundo1. A cirurgia, no entanto, não é facilmente acessível a todos. A Comissão Lancet sobre Cirurgia Global estimou que 143 milhões de procedimentos cirúrgicos adicionais são necessários a cada ano para "salvar vidas e prevenir incapacidades"2. As melhorias nos cuidados perioperatórios e a introdução de abordagens minimamente invasivas tornaram a cirurgia mais eficaz, mas também mais complexa e cara, com a cirurgia respondendo por cerca de um terço dos custos de saúde nos Estados Unidos3. Além disso, grande parte dos erros médicos evitáveis ​​ocorre em salas cirúrgicas (SO)4. Essas observações sugerem a necessidade de desenvolver soluções para melhorar a segurança e a eficiência cirúrgica.

A análise de vídeos de procedimentos cirúrgicos e atividades de SO pode oferecer estratégias para melhorar esta fase crítica do cuidado cirúrgico. Isso é especialmente verdadeiro para procedimentos realizados com abordagem minimamente invasiva, que está sendo cada vez mais adotada globalmente5,6,7 e depende fortemente da visualização fornecida por câmeras de fibra óptica. De fato, na cirurgia minimamente invasiva, a perda parcial do feedback háptico é compensada por vídeos ampliados e de alta definição adquiridos por câmeras endoscópicas8. Os vídeos endoscópicos que orientam os procedimentos cirúrgicos representam uma fonte direta e prontamente disponível de dados digitais na fase intraoperatória dos cuidados cirúrgicos.

Nos últimos anos, a análise de vídeos endoscópicos de procedimentos cirúrgicos minimamente invasivos permitiu o estudo do impacto das atividades da sala de cirurgia nos resultados dos pacientes9 e a avaliação de iniciativas de melhoria da qualidade10. Além disso, a avaliação baseada em vídeo (VBA) está sendo cada vez mais investigada para avaliação de desempenho operatório, feedback formativo e credenciamento cirúrgico. No entanto, o VBA permaneceu confinado ao domínio da pesquisa, devido ao ônus de revisar manualmente e avaliar consistentemente os vídeos cirúrgicos11,12. Expandindo os sucessos iniciais na cirurgia minimamente invasiva, o uso do vídeo também vem crescendo na cirurgia aberta13.

A visão computacional (CV), uma disciplina da ciência da computação que utiliza técnicas de inteligência artificial (IA), como aprendizado profundo (DL) para processar e analisar dados visuais, pode facilitar a análise de vídeo endoscópico e permitir o dimensionamento de aplicativos para o benefício de um grupo mais amplo de cirurgiões e pacientes14. Além disso, enquanto os humanos tendem a avaliar grosseiramente as imagens qualitativamente, os algoritmos de computador têm o potencial de extrair informações invisíveis, quantitativas e objetivas sobre eventos intraoperatórios. Por fim, a análise de vídeo endoscópica on-line automatizada pode nos permitir monitorar casos em tempo real, prever complicações e intervir para melhorar o atendimento e prevenir eventos adversos.