Viabilidad y utilidad de la inteligencia artificial (IA)/aprendizaje automático (ML): visualización e identificación intraoperatorias avanzadas impulsadas por estructuras anatómicas críticas y fases del procedimiento en la colecistectomía laparoscópica

La lesión del conducto biliar (BDI) durante la colecistectomía es una complicación quirúrgica grave con un mayor riesgo de muerte prematura, morbilidades graves continuas que incluyen múltiples reintervenciones que requieren hospitalización prolongada y repetida, y más de mil millones de dólares en costos adicionales de atención médica en los EE. UU. cada año. La introducción del abordaje laparoscópico ha aumentado progresivamente el volumen total de procedimientos de colecistectomía laparoscópica, para obtener beneficios claramente probados del abordaje mínimamente invasivo. Sin embargo, a pesar de los beneficios, el enfoque mínimamente invasivo ha resultado en una incidencia aumentada y persistente de BDI de hasta 4 veces en algunos informes.

La mayoría de las lesiones biliares importantes son el resultado de una percepción no reconocida o no intencionada, ya sea una identificación errónea o una interpretación errónea de la bilis común o el conducto hepático como el conducto cístico o una identificación errónea de un conducto biliar aberrante. Cada vez es más claro que el uso rutinario de la colangiografía intraoperatoria (IOC) tiene una asociación significativa con una detección intraoperatoria menor y más temprana de BDI. La reciente 'conferencia de consenso de vanguardia sobre la prevención de lesiones de las vías biliares durante la colecistectomía' en 2018 recomendó enfáticamente que documentar la visión crítica de la seguridad (CVoS) y un uso liberal de la CIO en la colecistectomía difícil anticipada son pasos altamente recomendados que pueden mitigar potencialmente el riesgo de BDI durante la colecistectomía laparoscópica (CL) en pacientes especialmente con anatomía incierta o disección difícil.

Sin embargo, realizar la IOC tradicional por laparoscopia bajo guía fluoroscópica puede desafiar las habilidades de los cirujanos, requiere mucho tiempo y requiere una curva de aprendizaje para interpretar las imágenes. A pesar de los factores de riesgo bien conocidos y aceptados para las colecistectomías difíciles y el potencial de BDI, el uso de imágenes avanzadas para la CIO sigue siendo variable y altamente dependiente del usuario. La justificación para el uso selectivo de CIO se atribuye al hecho de que la prevalencia y la incidencia de BDI son bajas, por lo que un médico individual rara vez se encontraría con dicha complicación en su práctica diaria o durante toda la vida de un cirujano para justificar un uso de rutina. Esto se ve agravado por el hecho de que las IOC fluoroscópicas basadas en radiación son engorrosas para un flujo de trabajo eficiente, utilidad y costo (necesidad de preparación e inyección de reactivos de contraste, posibles reacciones alérgicas adversas, riesgo de exposición a la radiación, requisitos de capacitación, necesidad de grandes equipos de capital, espacio y costo), y la variabilidad en el análisis competente.

Los ensayos controlados aleatorios recientes que utilizaron colangiografía fluorescente de infrarrojo cercano (NIFC) con verde de indocianina (ICG) demostraron una visualización significativamente superior de las estructuras biliares extrahepáticas durante la colecistectomía laparoscópica con luz blanca (WLI) sola. Las tasas de detección del cirujano antes de la disección a simple vista fueron significativamente más altas (> 1,8 - 3,1 pliegues) con el uso de NIFC para las 7 estructuras biliares que con el WLI tradicional solo. Sin embargo, aunque se observaron diferencias intergrupales similares para todas las estructuras, la adición de NIFC no mejoró la detección adicional del conducto cístico y la unión del conducto cístico/vesícula biliar después de realizar la disección. Además, el aumento del índice de masa corporal se asoció con una detección reducida de la mayoría de las estructuras en ambos grupos, especialmente antes de la disección. Curiosamente, solo 2 pacientes, ambos en el grupo WLI, sufrieron una lesión en el conducto biliar.

ActivSightTM es un dispositivo aprobado por la FDA que combina fluorescencia ICG para visualización biliar extrahepática e imágenes de contraste moteado con láser (LSCI) para detección de perfusión en un factor de forma laparoscópico. ActivSight™ permite una visualización aumentada en cualquier sistema de visualización laparoscópica WLI actual que muestre ICG biliar extrahepático y microperfusión sobre el conducto cístico y la arteria. Como dispositivo de riesgo no significativo, ActivSightTM se ha utilizado en más de 150 pacientes para colecistectomías laparoscópicas y procedimientos bariátricos, esofágicos y colorrectales, con seguridad y utilidad comprobadas. Además, ActivSightTM permite la visualización de datos infrarrojos sin procesar para el análisis avanzado y el desarrollo de modelos AI/ML.

Los cirujanos/científicos ahora han segmentado y analizado diferentes fases del procedimiento de LC, y han desarrollado modelos y algoritmos de inferencia utilizando inteligencia artificial (IA)/aprendizaje automático (ML) basados ​​en videos de procedimientos WLI estándar. Aunque los modelos AI/ML que reconocen las diferentes fases de los procedimientos de LC pueden tener una precisión del 80-95 % en un conjunto de datos capacitado limitado una vez que las estructuras se han disecado claramente, sería más relevante y de mayor valor identificar estructuras críticas como los conductos biliares y las arterias antes y después de la cirugía. durante, no después de que se haya realizado la disección quirúrgica. La detección temprana y la identificación de estas estructuras críticas antes y durante la disección del triángulo con base en IA/ML entrenada en visión por computadora puede ayudar a los cirujanos a realizar una CL más efectiva y segura.

ActivSightTM es un sistema de imágenes ópticas aprobado por la FDA 510(k) basado en luz monocromática coherente conocida como imágenes de contraste de moteado láser (LSCI) y representa un método de imágenes sin etiquetas que utiliza luz monocromática coherente donde se puede detectar el flujo sanguíneo y la perfusión tisular. . Un pequeño módulo de imágenes que encaja entre cualquier laparoscopio existente y sistemas de cámara y una fuente de luz separada colocada a lo largo de cualquier sistema comercial actual brindará información objetiva sobre la perfusión tisular y el flujo sanguíneo en tiempo real durante la operación. Además, ActivSightTM también puede mostrar de manera efectiva con solo presionar un botón una visualización basada en ICG del árbol biliar en tiempo real a un nivel equivalente o superior al de los productos comerciales actuales. El factor de forma innovador de ActivSight permite cualquier sistema laparoscópico para la visualización basada en ICG a una fracción del costo del competidor actual con una interrupción mínima del flujo de trabajo.

ActivInsightTM es una característica de software prototipo en ActivSightTM que reconoce las fases del procedimiento y las estructuras anatómicas críticas, a saber, la vesícula biliar, el conducto cístico y la arteria cística durante la CL mediante algoritmos basados ​​en IA/ML. La diferencia clave de ActivInsightTM con respecto a otros modelos informados en la literatura es que ActivInsightTM se entrena en conjuntos de datos anotados mediante ICG y LSCI además de WLI.

En este ensayo, los investigadores proponen primero validar y luego probar la precisión y la exactitud de ActivInsightTM en la detección de estructuras y fases críticas y comparar el rendimiento de los algoritmos con los basados ​​en modelos desarrollados usando solo WLI y la detección tradicional a simple vista del cirujano durante la CL en Fases previas y medias de disección. Para eliminar cualquier sesgo, los investigadores conectarán una pantalla secundaria cegada a las pantallas principales del cirujano operador para que la función en tiempo real de AI/ML no sea visible para los cirujanos operadores, para realizar análisis y comparaciones en tiempo real del uso rutinario de avanzados visualización aumentada versus visualización WLI actual sola con o sin IA/ML basada en visión por computadora.