A sebészeti biztonság és az intraoperatív áttétek azonosításának megvalósítása mély tanulással: Multicentrikus videógyűjtés a minimálisan invazív őrnyirokcsomó-disszekcióhoz méh rosszindulatú daganataiban (LYSE)

A műtéti beavatkozások az összes kórházi szövődmény körülbelül kétharmadát teszik ki. Ezeknek a szövődményeknek mintegy 75%-a sebészeti beavatkozások során jelentkezik, fele pedig megelőzhetőnek tekinthető. Hagyományosan a sebészeti biztonsággal kapcsolatos tanulmányok főként a perioperatív információkon és maguktól a sebészkezelőktől származó írásos jelentéseken alapultak. Napjainkban könnyen rögzíthetők olyan videók, amelyek a sebészt a minimálisan invazív beavatkozások során vezetik, objektív dokumentációt adva a műtéti beavatkozásokról. A sebészeti videók tanulmányozása és az intraoperatív események számszerűsítése ígéretes új perspektívát kínál a nemkívánatos események okaira vonatkozóan, lehetőséget kínálva megoldások kidolgozására a sebészeti kockázatok csökkentésére és a sebészetben a nemzetközi biztonsági ajánlások végrehajtásának megkönnyítésére.

Ezenkívül a mesterséges intelligencia (AI) legújabb fejlesztései nagy sikereket mutattak a képmegértés terén, ami felveti a lehetőségét algoritmusok kifejlesztésére a sebészeti videók automatikus és nagyszabású elemzésére. Ezek az AI-algoritmusok valós időben is elemezhetik a sebészeti videókat, és döntéstámogatást nyújthatnak a műtőben.

A nyirokcsomók állapotának felmérése döntő fontosságú a méh rosszindulatú daganataiban (endometrium- és méhnyakrák). A nyilvánvalóan korai stádiumú rákos megbetegedések esetében a pozitív nyirokcsomók aránya messze alacsony (10% méhnyálkahártya és 15% méhnyak). Valójában a prognózist és az adjuváns kezelési rendet erősen befolyásolja a csomópont érintettsége. Szisztematikus kiterjedt lymphadenectomiákat gyakran végeznek a stádium meghatározására, a kihagyott áttétek diagnosztizálására és a sugárzónák meghatározására, amikor adjuváns sugárterápiás kezelésekre van szükség. Mindazonáltal a kismedencei és/vagy paraorta lymphadenectomia jelentős rövid és hosszú távú szövődményekhez vezethet.

A műtéti megbetegedések terhét tovább nehezíti, hogy a legtöbb esetben a kismedencei rosszindulatú daganat típusától függetlenül a nyirokcsomók áttétmentesek. Ez azt jelenti, hogy a betegek többsége szükségtelen, kockázatos és megterhelő eljáráson esik át, amelynek nincs bizonyított hatása a túlélésre. A probléma megoldásában a korai stádiumú méhnyálkahártya- és méhnyakrákban az őrnyirokcsomó (SLN) értékelése értékes szerepet kapott. A kezdeti elváltozást elvezető első nyirokcsomó vagy nyirokcsomócsoport értékelése, és ezáltal az első állomás A daganatos csomók terjedése esetén a neoplasztikus sejtek gyűjtése lehetővé teszi, hogy a csomó-negatív betegeket megkíméljék a szisztematikus lymphadenectomiával járó műtéti társbetegségektől. Azonban még akkor is, ha csak az SLN-t távolítják el, a műtéti szövődmények aránya továbbra is magas. Capozzi és munkatársai 11,2%-os szövődmények arányáról számoltak be az erek, idegek és húgyvezetékek intraoperatív sérüléseihez, valamint a lymphoceles és lymphedemák műtét utáni bizonyítékaihoz a helytelen anatómiai disszekció és a nyirokcsatornák zavara miatt. A betegek és a rák jellemzői, valamint a műtéti lépések változékonysága szerint az SLN feltérképezésének 25%-a sikertelen. 2021-ben Moloney és munkatársai, 2023-ban pedig Bizzarri és munkatársai Delphi-konszenzust tettek közzé az endometrium- és méhnyakrák SLN műtéti lépéseiről, hogy javítsák a klinikai eredményeket, csökkentsék a műtéti szövődményeket és a torzítást a multicentrikus prospektív vizsgálatokban. A mai napig 40 eljárásból álló tanulási görbe szükséges a sikeres kétoldalú térképezéshez. Ezenkívül egyes esetekben arról számoltak be, hogy az esetek 14%-ában véletlenül nem sikerül begyűjteni a csomós szövetet (magasabb arány az endometriumrákban szenvedő elhízott betegeknél) üres csomagokkal, ami a betegek biztonsága érdekében túlkezeléshez vezethet. Az őrszem-csomópont fagyasztott metszetének analízisét nem kell rutinszerűen elvégezni, mivel az időigényes hátránya, és a mikrometasztázisok kimutatásának nem pontos eredményei (a detektálási pontosság 65%-a), ezáltal elveszítik a technikák potenciálját.

A laparoszkópos cholecystectomiában a biztonság kritikus nézetét (CVS) írták le az epevezeték sérülésének kockázatának csökkentésére. Célunk, hogy a "biztonsági kultúra" fogalmait adaptáljuk a laparoszkópos SLN csomópontok disszekciójához azáltal, hogy azonosítjuk azokat a kulcsfontosságú anatómiai tereptárgyakat és struktúrákat, különféle forgatókönyvekben, amelyek megelőzhetik az intraoperatív sérüléseket és javíthatják a feltérképezési arányt a szabványos műtéti lépések követésével.

Ezért az intraoperatív események számszerűsítése és tanulmányozása, mint például az ajánlott műtéti lépések teljesítésének aránya, lehetővé tenné annak vizsgálatát, hogyan lehet a legjobban végrehajtani az iránymutatásokat, és új megoldásokat keresni a műtéti kockázatok csökkentésére. Ezen túlmenően ezek a videók felhasználhatók mesterséges intelligencia (AI) algoritmusok képzésére és validálására, amivel segítséget nyújthatnak a sebészeknek a műtőben, segítve a képzésben, hogy gyorsabban érjék el a tanulási görbét, és javítsák az eljárási biztonságot. Valójában a legújabb mesterséges intelligencia-algoritmusok, amelyek képesek automatikusan felmérni és rövid videókkal dokumentálni a biztonság kritikus nézetét (CVS), felhasználhatók az irányelvek végrehajtásának támogatására és a laparoszkópos SLN disszekció biztonságosabbá tételére.

A beutaló központokban végzett laparoszkópos SLN disszekció videóinak elemzése segíthet felmérni az eljárás lépésenkénti megközelítésének megvalósítását és a kritikus biztonságszemlélet (CVS) kialakítását, valamint más irányelvjavaslatokat, valamint új megoldásokat dolgozhat ki a biztonságos laparoszkópos SLN számára. boncolás. Az azonosítás lépéseit és a „biztonság kritikus nézetét” a tanulmány részletesen ismerteti. Projektünk hangsúlyozza annak fontosságát, hogy az eljárás következő lépése előtt elérjük ezeket a biztonsági nézeteket. A következő lépés a fluoreszcens jel intenzitásának elemzése, és – ahogyan azt még soha senki – korrelációja az őrszem nyirokcsomó szövettani diagnózisával, hogy felmérje az intenzitás és a metasztatikus természet közötti összefüggés lehetőségét.

Ezenkívül a biztonságos laparoszkópos SLN disszekció AI-algoritmusai több kórházi központból összegyűjtött videókon is tesztelhetők, hogy megfelelően tanulmányozhassák ezen algoritmusok általánosíthatóságát a klinikai fordítás előtt.

A klinikai vizsgálat céljai és célja:

Ennek a tanulmánynak a célja a biztonságos laparoszkópos SLN-disszekció kritikus nézetének (CVS) arányának megállapítása sebészeti videók többközpontú csoportjában, hogy csökkentsék a szövődményeket, a sebészeti tanulási görbét és korrelálják az ICG intenzitást a nyirokcsomók metasztatikus jellegével.