AUGUR-AI – Vertreter der Indocyaningrün-Fluoreszenzangiographie (AUGUR-AI)

Die Chirurgie leistet einen wichtigen Beitrag zur Gesundheitsversorgung, muss jedoch kontinuierlich optimiert werden, um ihre Wirksamkeit zu maximieren und gleichzeitig Risiken und Kosten zu minimieren. Komplexe chirurgische Ergebnisse, die oft erhebliche Ressourcen im Gesundheitswesen erfordern, verdeutlichen die Notwendigkeit einer ständigen Verbesserung der Sicherheit und Präzision. Jeder chirurgische Eingriff besteht aus einer Reihe kritischer Schritte, die vom Urteilsvermögen des Chirurgen sowie von technischem Geschick und Können abhängen. Entscheidungen werden überwiegend durch visuelle Interpretation der Ergebnisse im Kontext patientenspezifischer Faktoren (einschließlich der präoperativ ermittelten Faktoren) und der eigenen Erfahrung des Bedieners (einschließlich formaler Schulung und gesammelter Fachkenntnisse) getroffen. Dies gilt insbesondere für minimalinvasive Chirurgie, bei der eine im Inneren platzierte Kamera verwendet wird, um die innere Szene zusammen mit den Aktionen des Bedieners auf einem Bildschirm anzuzeigen (das digitalisierte Bild wird von einem Computer zur Interpretation durch einen Menschen erstellt). Entscheidend für den Erfolg der Operation ist es, möglichst genaue Entscheidungen zu treffen, um sicherzustellen, dass der Patient eine sichere und erfolgreiche Operation erhält, bei der das Problem mit möglichst geringem Funktionsverlust behoben wird. Für die kolorektale Resektionschirurgie bedeutet dies, dass man wissen muss, dass das verbleibende Gewebe ausreichend durchblutet ist, um zu heilen, da die Nichtheilung von Anastomosen mit erheblicher Morbidität und Mortalität verbunden ist.

Die Nahinfrarot-Laparoskopie ist eine etablierte Technologie, die darauf abzielt, die klinischen Ergebnisse zu verbessern, indem sie die Möglichkeit bietet, bestimmte Gewebemerkmale zu erkennen, die sonst für das menschliche Auge unsichtbar wären, und so die intraoperative Entscheidungsfindung zu unterstützen. Diese Technologie nutzt Energie im NIR-Bereich (780–820 nm), um Gewebe neben der standardmäßigen Weißlichtabfrage sichtbar zu machen. Energie in dieser Wellenlänge verursacht keine Zellschäden und kann Gewebe bis zu einer Tiefe von einigen Millimetern durchdringen. Bei dieser Wellenlänge gibt es keine biologische Reflexion des Gewebes, sodass das Vorhandensein eines systemisch verabreichten reagierenden Wirkstoffs bestätigt werden kann, wenn der Wirkstoff zur Fluoreszenz fähig ist (d. h. Energie bei einer Wellenlänge absorbieren und bei einer anderen Wellenlänge wieder abgeben). Während sich neue Fluoreszenzmittel in der Entwicklung befinden, ist Indocyaningrün (ICG) derzeit das nützlichste und sicherste Mittel, das zur Verwendung zugelassen ist. Es ist seit langem zugelassen und hat sich für die Beurteilung des Kreislaufs, einschließlich der mikrovaskulären Gewebeperfusion, als sicher erwiesen. Bei systemischer Verabreichung zirkuliert der Farbstoff in Sekundenschnelle durch den Körper und liefert Echtzeitinformationen, die in verschiedenen Phasen der Operation wiederholt ausgewertet werden können. Bisher haben viele Studien, darunter auch randomisierte kontrollierte Studien, gezeigt, dass die Verwendung der Indocyaningrün-Fluoreszenzangiographie (ICGFA) mit geringeren Anastomoseninsuffizienzraten bei größeren kolorektalen Resektionseingriffen verbunden ist. Subjektive Interpretationen sich dynamisch ändernder Szenen können schwierig sein, insbesondere wenn unterschiedliche Bereiche des Bildschirms im Laufe der Zeit verfolgt werden müssen. Da die Verwendung von ICGFA jedoch mit geringeren Leckraten verbunden ist, muss die Interpretation von Signalmustern durch erfahrene Benutzer konsistent sein, und dies wurde auch in Arbeiten zur Variabilität zwischen Benutzern gezeigt.

„Digitale Chirurgie“ als Konzept bezieht sich auf den Einsatz von Technologie zur Echtzeit-Datenanalyse während Operationen. Der Begriff Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf eine Technologie, die versucht, die menschliche Wahrnehmung nachzuahmen. Computer Vision bezieht sich auf die Umwandlung visueller Darstellungen in numerische Datensätze, die dann durch die Anwendung statistischer Modelle auf der Grundlage einer Datenstichprobe für maschinelles Lernen verfügbar werden, um Entscheidungen auf Situationen anzuwenden, ohne explizit für die Ausführung der Aufgabe konzipiert zu sein. Ein Vorhersagemodell kann verschiedene Pfade gewichten und ein Klassifikator kann dann neben seinen Konfidenzniveaus auch Vorschläge zur Entscheidungsunterstützung präsentieren. In früheren Arbeiten haben wir KI-Modelle trainiert, die auf der Experteninterpretation von Fluoreszenzsignalmustern bei Patienten basieren, von denen bekannt ist, dass sie keine postoperative Anastomoseninsuffizienz erleiden. Anschließend haben wir diese Methode prospektiv intraoperativ an konsekutiven Patienten auf einem Laptop (mit NVIDIA T500 2GB GPU) getestet. Die Softwaremethode erwies sich auf Objektebene als 100 % genau und stimmte mit der tatsächlichen Platzierung der Heftklammerstelle durch den operierenden Chirurgen überein. Wir haben auch gezeigt, dass es aus den Interpretationen mehrerer Chirurgen lernen kann und auf andere Chirurgen und Bildgebungssysteme übertragen werden kann. Seitdem haben wir eine Softwareplattform auf NVIDIA Jetson aufgebaut.

Unser Ziel ist es, die KI-basierte Software zu testen, um zu zeigen, wie ein erfahrener Chirurg ICGFA-Signale in Echtzeit im Operationssaal während der Operation interpretieren würde. Chirurgen werden gegenüber den Vorhersagen des KI-Algorithmus blind sein.

Zu diesem Zweck wird ICGFA wie zugelassen bei Patienten eingesetzt, die sich einer offenen, laparoskopischen oder robotergestützten größeren kolorektalen Resektionsoperation gemäß den üblichen klinischen Pflegeprotokollen unterziehen. Videoaufzeichnungen werden vom KI-Modell parallel zur Operation analysiert, der Chirurg ist jedoch für die Darstellung blind.

Schließlich werden nach Abschluss des Eingriffs die vom Modell generierten Informationen mit den intraoperativen Interpretationen des Chirurgen verglichen. In der ersten Phase der Studie wird es um die Erprobung des bereits entwickelten KI-Modells gehen. In den folgenden Phasen werden gleichzeitig neue KI-Modelle getestet, die auf der Grundlage von Interpretationen der teilnehmenden Standorte entwickelt wurden.

Kurz gesagt, in dieser Studie erhalten Patienten, die sich einer offenen, laparoskopischen oder robotergestützten Operation wegen kolorektaler Erkrankungen unterziehen, ICG zur Bestimmung der Darmdurchblutung. Videoaufzeichnungen dieser Bilder werden in Echtzeit mathematisch auf Fluoreszenzmuster untersucht und mit der Interpretation des Chirurgen und dem klinischen Verlauf verglichen, um das Modell zu testen und seinen Lernsatz weiter auszubauen.

Aufgrund der neuen analytischen Informationen, die für Patienten in dieser Studie generiert werden, wird es keine Änderung im Management geben – die Studie ist daher eine prospektive Beobachtungskohortenstudie. Die KI-Modellierung erfordert, dass relevante pseudonymisierte Daten in Form des Videos und der Klassifizierung von Metadaten an Forschungspartner am University College Dublin außerhalb des Standorts gesendet werden.

Allen potenziell teilnehmenden Patienten wird hinsichtlich der Studienziele, -protokolle und -pfade ausdrücklich zugestimmt. Der Datenaustausch erfolgt im Einklang mit den DSGVO-Vorschriften und die Prozesse in dieser Studie wurden vom DSGVO-Beauftragten des Krankenhauses abgebildet. Keine personenbezogenen Daten werden die Forschungsgruppe verlassen oder unbeteiligten Mitarbeitern zugänglich gemacht.

NIR-Laparoskopie und ICGFA beinhalten im Rahmen ihrer Lizenz die systemische Verabreichung von ICG – d. h. die primäre Charakterisierung der Gewebeperfusion, es handelt sich daher um eine Nicht-CTIMP-Studie. Die verwendete Dosis liegt im Ermessen des operierenden Chirurgen gemäß seiner klinischen Standardpraxis.

ICGFA wurde in mehreren Studien zur Beurteilung der ausreichenden Darmperfusion eingesetzt und wird derzeit in randomisierten Studien evaluiert, um seinen Nutzen festzustellen. Das verwendete Mittel, ICG, wird seit mehreren Jahrzehnten klinisch eingesetzt und findet zusätzlich Anwendung in der Augenheilkunde, der Intensivpflege, der Hepatologie (Beurteilung des Lebervolumens) und intraoperativ zur Definition der Anatomie des Gallengangsbaums. Als Krebsmarkierungsmittel wurde es bei Leberkrebs und -metastasen, Lungen- und Bauchspeicheldrüsenkrebs eingesetzt und wurde kürzlich von der FDA für die Lymphkartierung bei gynäkologischen Malignitäten zugelassen. Es wurde auch als endoskopisches Tätowiermittel verwendet. Es ist im Allgemeinen gut verträglich, weist eine niedrige Anaphylaxierate auf und weist ein hohes Sicherheitsprofil auf, da es nicht metabolisiert über die Leber ausgeschieden wird.

Die NIR-Beleuchtung ist mittlerweile in Systeme mehrerer großer kommerzieller Unternehmen integriert, darunter Stryker, Arthrex, Karl Storz, Olympus und Intuitive, die über umfassende Erfahrung in der Anwendung ohne Gewebetoxizität verfügen. In dieser Studie werden NIR-Videos mit dem Stryker/Arthrex-System aufgezeichnet.