Une étude observationnelle prospective multicentrique sur la perception du risque et la prédiction du pronostic assistées par ordinateur dans l'ensemble du processus de chirurgie hépatobiliaire et pancréatique laparoscopique

La chirurgie endoscopique est la technologie chirurgicale mini-invasive la plus importante et la plus couramment utilisée dans le domaine de la chirurgie moderne, en particulier dans la chirurgie hépatobiliaire, qui est devenue l'une des méthodes conventionnelles de diagnostic et de traitement de la chirurgie. Par rapport à la chirurgie ouverte traditionnelle, elle entraîne un traumatisme moindre, un temps de récupération plus rapide et un taux de complications plus faible. Cependant, le champ visuel limité de l'observation chirurgicale provoqué par l'espace chirurgical étroit et la difficulté d'identification immédiate des événements clés de la scène chirurgicale augmentent considérablement la difficulté et la complexité de la chirurgie endoscopique. Sa sécurité et son efficacité dépendent en grande partie de la perception précise du champ opératoire complexe et de la capacité à gérer les événements clés de l’opération. Par conséquent, en combinant une technologie moderne de traitement d’images et un algorithme d’apprentissage automatique, il est particulièrement urgent de développer un système capable de fournir une perception dynamique en temps réel et des alertes de sécurité en cas de chirurgie endoscopique. Bien que des chercheurs nationaux et étrangers aient mené de nombreuses recherches sur la perception dynamique de la vidéo endoscopique et les avertissements de sécurité, les recherches actuelles se concentrent uniquement sur les problèmes locaux du processus chirurgical. La technologie traditionnelle de traitement d'image est souvent difficile à répondre aux besoins d'informations dynamiques en temps réel très sensibles de la chirurgie, il est difficile de réaliser une reconstruction tridimensionnelle efficace de la scène chirurgicale, elle ne peut pas fournir les informations clés sur la structure anatomique des organes humains. , et il ne peut pas détecter avec précision les événements clés du processus opérationnel. Pour la chirurgie endoscopique, des recherches supplémentaires sont nécessaires de toute urgence pour réaliser la perception dynamique vidéo et le système d'alerte précoce de sécurité de la chirurgie endoscopique, et aider les médecins à réaliser une chirurgie endoscopique sûre, précise et efficace. Ces dernières années, avec les progrès continus de l'infographie, de la technologie de l'image et des méthodes d'apprentissage automatique, le système de perception dynamique et d'alerte précoce de sécurité de la vidéo de chirurgie endoscopique évoluera vers une automatisation et une intelligence plus élevées. Les recherches futures pourraient se concentrer sur l'amélioration du temps réel et de la précision de l'algorithme, ainsi que sur la façon de mieux intégrer la technologie de l'intelligence artificielle dans le processus opérationnel clinique, de réaliser la perception en temps réel et l'avertissement de sécurité de la chirurgie endoscopique, et d'améliorer l'efficacité et la sécurité de la chirurgie grâce à l’analyse complète et à la compréhension du processus de chirurgie endoscopique. En raison de la complexité et de la variabilité de l'environnement de la chirurgie endoscopique, il est difficile d'identifier les structures anatomiques clés des organes pendant l'opération, et cela dépend fortement du jugement empirique subjectif du chirurgien. Il y a un manque d’instructions objectives. Il est particulièrement important de développer une méthode d’apprentissage automatique capable de détecter, percevoir et reconnaître les structures anatomiques clés en temps réel pendant l’opération. Dans le même temps, le flux de travail de la chirurgie endoscopique est fin et complexe, il est donc très nécessaire d'analyser et de détecter de manière exhaustive les événements et scènes d'activité clés dans la vidéo de la chirurgie endoscopique via le système auxiliaire d'IA. De plus, la réalisation de la navigation chirurgicale peropératoire en réalité augmentée dans la zone cible cachée doit être effectuée sur la reconstruction dynamique précise de la surface des organes et les résultats d'enregistrement non rigides. Cependant, le champ de vision complexe et étroit de la vidéo endoscopique réduit encore la précision de l'enregistrement non rigide, ce qui rend la chirurgie endoscopique assistée par réalité augmentée extrêmement difficile. En conclusion, comment résoudre le problème de la perception dynamique en temps réel et des avertissements de sécurité de la vidéo endoscopique est la clé pour réaliser une chirurgie endoscopique sûre, précise et efficace en clinique. Grâce à la recherche et à l'application de la perception dynamique en temps réel de la vidéo endoscopique et de la technologie d'alerte précoce de sécurité, il peut réaliser une perception dynamique en temps réel, une alerte précoce des événements clés, une prédiction de l'emplacement des lésions invisibles et d'autres informations décisionnelles dans divers domaines. les risques et les processus difficiles de chirurgie endoscopique, et aider les médecins à « voir », « voir clairement », « voir avec précision » dans le processus opératoire, de manière à améliorer encore l'efficacité et la sécurité de la chirurgie endoscopique. Dans le même temps, sur la base du contenu ci-dessus, le succès du traitement de certains domaines clés de la chirurgie affectera grandement le pronostic des patients et leur qualité de vie. Un autre objectif de cette étude est de comprendre de manière plus complète et objective l'incidence, les facteurs de risque, la prévention et le traitement des complications peropératoires et postopératoires après évaluation combinée à une analyse vidéo chirurgicale, afin de fournir aux cliniciens un plan de traitement et des conseils plus scientifiques.