Monikeskusinen tulevaisuuden havainnointitutkimus tietokoneavusteisesta riskin havaitsemisesta ja ennusteen ennustamisesta koko laparoskooppisen maksa-sappi- ja haimakirurgian prosessissa

Endoskooppinen kirurgia on tärkein ja yleisimmin käytetty minimaalisesti invasiivinen kirurgian tekniikka nykykirurgian alalla, erityisesti maksa-sappikirurgiassa, josta on tullut yksi leikkauksen perinteisistä diagnoosi- ja hoitomenetelmistä. Perinteiseen avokirurgiaan verrattuna siinä on pienempi trauma, nopeampi toipumisaika ja pienempi komplikaatioaste. Kuitenkin kapeasta leikkaustilasta johtuva kirurgisen havainnoinnin rajallinen näkökenttä ja vaikeus välittömästi tunnistaa avaintapahtumia kirurgisessa kohtauksessa lisäävät suuresti endoskooppisen leikkauksen vaikeutta ja monimutkaisuutta. Sen turvallisuus ja tehokkuus riippuvat suurelta osin monimutkaisen kirurgisen kentän tarkasta käsityksestä ja kyvystä käsitellä avaintapahtumia leikkauksen aikana. Siksi nykyaikaisen kuvankäsittelytekniikan ja koneoppimisalgoritmin yhdistämisessä on erityisen kiireellistä kehittää järjestelmä, joka pystyy tarjoamaan reaaliaikaisen dynaamisen havainnon ja turvallisuusvaroituksen endoskooppisesta leikkauksesta. Vaikka kotimaiset ja ulkomaiset tutkijat ovat tehneet paljon tutkimusta endoskooppisista videodynaamisista havainnoista ja turvallisuusvaroituksista, nykyinen tutkimus keskittyy vain paikallisiin ongelmiin kirurgisessa prosessissa. Perinteinen kuvankäsittelytekniikka on usein vaikea vastata tarpeisiin erittäin herkkä reaaliaikaisen dynaamisen tiedon leikkauksesta, on vaikea saavuttaa tehokas kolmiulotteinen rekonstruktio kirurginen kohtaus, se ei voi tarjota keskeisiä anatomisia rakennetietoja ihmiselinten , eikä se pysty havaitsemaan tarkasti toimintaprosessin keskeisiä tapahtumia. Endoskooppisen kirurgian osalta tarvitaan kiireesti lisätutkimusta endoskooppisen kirurgian videodynaamisen havaitsemisen ja turvallisuuden varhaisvaroitusjärjestelmän toteuttamiseksi ja lääkäreiden auttamiseksi saavuttamaan turvallinen, tarkka ja tehokas endoskooppinen leikkaus. Viime vuosina tietokonegrafiikan ja kuvatekniikan sekä koneoppimismenetelmien jatkuvan kehityksen myötä endoskooppisen kirurgian videon dynaaminen havainto- ja turvallisuusvaroitusjärjestelmä kehittyy kohti korkeampaa automaatiota ja älykkyyttä. Tulevaisuuden tutkimus voi keskittyä algoritmin reaaliaikaisuuden ja tarkkuuden parantamiseen sekä keinoälyteknologian integroimiseen kliiniseen toimintaprosessiin, endoskooppisen leikkauksen reaaliaikaisen havainnon ja turvallisuusvaroituksen toteuttamiseen sekä tehokkuuden parantamiseen ja leikkauksen turvallisuus endoskooppisen kirurgian prosessin kattavan analyysin ja ymmärtämisen kautta. Endoskooppisen kirurgian ympäristön monimutkaisuudesta ja vaihtelevuudesta johtuen elinten keskeisten anatomisten rakenteiden tunnistaminen leikkauksen aikana on vaikeaa, ja se riippuu suuresti kirurgin subjektiivisesta empiirisesta arvioinnista. Objektiiviset ohjeet puuttuvat. Erityisen tärkeää on kehittää koneoppimismenetelmä, joka pystyy havaitsemaan, havaitsemaan ja tunnistamaan keskeiset anatomiset rakenteet reaaliajassa leikkauksen aikana. Samalla endoskooppisen kirurgian työnkulku on hienoa ja monimutkaista, joten on erittäin tarpeellista analysoida ja havaita kattavasti endoskooppisen kirurgian videon keskeiset tapahtumat ja toimintakohtaukset tekoälyn apujärjestelmän kautta. Lisäksi intraoperatiivisen piilokohdealueen lisätyn todellisuuden kirurgian navigoinnin toteuttaminen on suoritettava tarkan dynaamisen elimen pinnan rekonstruktio- ja ei-jäykkien rekisteröintitulosten perusteella. Monimutkainen ja kapea näkökenttä endoskooppinen video vähentää kuitenkin entisestään ei-jäykän rekisteröinnin tarkkuutta, mikä tekee lisätyn todellisuuden avusteisesta endoskooppisesta leikkauksesta erittäin haastavaa. Yhteenvetona voidaan todeta, että endoskooppisen videon reaaliaikaisen dynaamisen havaitsemisen ja turvallisuusvaroituksen ongelman ratkaiseminen on avain turvallisen, tarkan ja tehokkaan endoskooppisen kirurgian saavuttamiseksi klinikalla. Endoskooppisen videon reaaliaikaisen dynaamisen havainnoinnin ja turvallisuuden varhaisvaroitusteknologian tutkimuksen ja soveltamisen avulla se voi toteuttaa reaaliaikaisen dynaamisen havainnon, avaintapahtuman varhaisvaroituksen, ennustaa näkymättömien leesioiden sijainnin ja muuta päätöksentekotietoa erilaisissa korkean riski ja vaikeat endoskooppiset kirurgiset prosessit ja auttaa lääkäreitä "näkemään", "näkemään selvästi", "näkemään tarkasti" leikkausprosessissa endoskooppisen leikkauksen tehokkuuden ja turvallisuuden parantamiseksi entisestään. Samalla yllä olevan sisällön perusteella joidenkin kirurgian avainalojen hoidon onnistuminen vaikuttaa suuresti potilaiden ennusteeseen ja potilaiden elämänlaatuun. Tämän tutkimuksen tarkoituksena on myös ymmärtää kokonaisvaltaisemmin ja objektiivisemmin intraoperatiivisten ja postoperatiivisten komplikaatioiden esiintyvyyttä, riskitekijöitä, ehkäisyä ja hoitoa arvioinnin ja leikkausvideoanalyysin jälkeen, jotta kliinikoille voidaan tarjota tieteellisempi hoitosuunnitelma ja ohjaus.