Haalbaarheid en bruikbaarheid van kunstmatige intelligentie (AI) / machine learning (ML) - gedreven geavanceerde intraoperatieve visualisatie en identificatie van kritieke anatomische structuren en procedurele fasen bij laparoscopische cholecystectomie

Galwegletsel (BDI) tijdens cholecystectomie is een ernstige chirurgische complicatie met een verhoogd risico op vroegtijdig overlijden, ernstige aanhoudende morbiditeiten waaronder meerdere herinterventies die langdurig en herhaald ziekenhuisverblijf vereisen, en meer dan een miljard dollar aan extra zorgkosten in de VS per jaar. De introductie van een laparoscopische benadering heeft het algehele volume van de laparoscopische cholecystectomieprocedure geleidelijk vergroot, voor duidelijk bewezen voordelen van minimaal invasieve benadering. Ondanks de voordelen heeft de minimaal invasieve benadering in sommige rapporten echter geleid tot een verhoogde en aanhoudende incidentie van BDI tot een factor 4.

De meeste grote galbeschadigingen zijn het gevolg van niet-herkende of onbedoelde perceptie, hetzij verkeerde identificatie of verkeerde interpretatie van de gal of hepatische ductus als de cystische ductus of verkeerde identificatie van een afwijkend galkanaal. Het wordt steeds duidelijker dat het routinematige gebruik van intraoperatieve cholangiografie (IOC) een significant verband heeft met verminderde en eerdere intraoperatieve detectie van BDI. De recente 'state of the art consensusconferentie over preventie van galwegletsel tijdens cholecystectomie' in 2018 heeft sterk aanbevolen dat het documenteren van de kritische kijk op veiligheid (CVoS) en een vrijgevig gebruik van IOC bij verwachte moeilijke cholecystectomie sterk aanbevolen stappen zijn die mogelijk kunnen verzachten het risico op BDI tijdens laparoscopische cholecystectomie (LC) bij patiënten met een onzekere anatomie of moeilijke dissectie.

Het uitvoeren van traditionele IOC laparoscopisch onder fluoroscopische begeleiding kan echter de vaardigheden van chirurgen op de proef stellen, is tijdrovend en vereist een leercurve om beelden te interpreteren. Ondanks bekende en geaccepteerde risicofactoren voor moeilijke cholecystectomieën en potentieel voor BDI, blijft het gebruik van geavanceerde beeldvorming voor IOC echter variabel en sterk afhankelijk van de gebruiker. De grondgedachte voor selectief gebruik van IOC is toe te schrijven aan het feit dat de prevalentie en incidentie van BDI laag zijn, zodat een individuele beoefenaar in zijn dagelijkse praktijk of in het leven van een chirurg niet vaak zo'n complicatie zou tegenkomen om routinematig gebruik te rechtvaardigen. Dit wordt nog verergerd door het feit dat op straling gebaseerde fluoroscopische IOC's omslachtig zijn voor een efficiënte workflow, bruikbaarheid en kosten (behoefte aan voorbereiding en injectie van contrastreagens, mogelijke nadelige allergische reacties, risico op blootstelling aan straling, trainingsvereiste, behoefte aan grote kapitaaluitrusting, ruimte en kosten), en variabiliteit in bekwame analyse.

Recente gerandomiseerde gecontroleerde onderzoeken met behulp van nabij-infrarood fluorescerende cholangiografie (NIFC) met behulp van indocyaninegroen (ICG) toonden een significant betere visualisatie aan van extrahepatische galstructuren tijdens laparoscopische cholecystectomie dan alleen wit licht (WLI). De detectiepercentages van pre-dissectiechirurgen met het blote oog waren significant hoger (> 1,8 - 3,1 maal) bij gebruik van NIFC voor alle 7 galstructuren dan alleen bij traditionele WLI. Hoewel vergelijkbare intergroepsverschillen werden waargenomen voor alle structuren, verbeterde toevoeging van NIFC de aanvullende detectie van ductus cysticus en ductus cysticus/galblaas na dissectie niet. Bovendien was een verhoogde body mass index geassocieerd met verminderde detectie van de meeste structuren in beide groepen, vooral vóór dissectie. Interessant is dat slechts 2 patiënten, beide in de WLI-groep, een galwegletsel opliepen.

ActivSightTM is een door de FDA goedgekeurd apparaat dat ICG-fluorescentie combineert voor extrahepatische galvisualisatie en laserspikkelcontrastbeeldvorming (LSCI) voor perfusiedetectie in een laparoscopische vormfactor. ActivSightTM maakt verbeterde visualisatie mogelijk voor elk huidig ​​WLI-laparoscopisch visualisatiesysteem dat zowel extrahepatische gal-ICG als microperfusie over cystic duct en slagader weergeeft. Als hulpmiddel met niet-significant risico is ActivSightTM bij meer dan 150 patiënten gebruikt voor laparoscopische cholecystectomieën en bariatrische, slokdarm- en colorectale procedures, met bewezen veiligheid en bruikbaarheid. Bovendien maakt ActivSightTM onbewerkte infraroodvisualisatiegegevens mogelijk voor geavanceerde analyse en AI/ML-modelontwikkeling.

Chirurgen/wetenschappers hebben nu verschillende procedurele fasen van LC gesegmenteerd en geanalyseerd, en inferentiemodellen en algoritmen ontwikkeld met behulp van kunstmatige intelligentie (AI)/machine learning (ML) op basis van standaard WLI-procedurele video's. Hoewel AI/ML-modellen die verschillende fasen van LC-procedures herkennen, zo nauwkeurig kunnen zijn als 80-95% op een beperkte getrainde dataset zodra structuren duidelijk zijn ontleed, zou meer relevante en sleutelwaarde liggen in het identificeren van kritieke structuren zoals galwegen en slagaders vóór en tijdens, niet nadat chirurgische dissectie is uitgevoerd. Vroege detectie en identificatie van deze kritieke structuren vóór en tijdens dissectie van de driehoek op basis van AI/ML getraind op computervisie kan chirurgen helpen om effectievere en veiligere LC uit te voeren.

ActivSightTM is een door de FDA 510(k) goedgekeurd optisch beeldvormingssysteem gebaseerd op monochromatisch coherent licht dat bekend staat als Laser-spikkel-contrastbeeldvorming (LSCI) en vertegenwoordigt een labelvrije beeldvormingsmethode waarbij gebruik wordt gemaakt van coherent monochromatisch licht waarbij bloedstroom en weefselperfusie kunnen worden gedetecteerd . Een kleine beeldvormingsmodule die past tussen bestaande laparoscoop- en camerasystemen en een afzonderlijke lichtbron die langs elk huidig ​​commercieel systeem wordt geplaatst, levert objectieve real-time informatie over weefselperfusie en bloedstroom tijdens de operatie. Bovendien kan ActivSightTM ook effectief met een druk op de knop een ICG-gebaseerde visualisatie van de galboom in realtime weergeven, vergelijkbaar met of beter dan de huidige commerciële producten. De innovatieve vormfactor van ActivSight maakt elk laparoscopisch systeem mogelijk voor ICG-gebaseerde visualisatie tegen een fractie van de kosten van de huidige concurrent met minimale verstoring van de workflow.

ActivInsightTM is een prototype van een softwarefunctie in ActivSightTM die tijdens LC procedurele fasen en kritieke anatomische structuren herkent, namelijk galblaas, ductus cysticus en arteria cystica, met behulp van op AI/ML gebaseerde algoritmen. Het belangrijkste verschil van ActivInsightTM met andere modellen die in de literatuur worden vermeld, is dat ActivInsightTM wordt getraind op een dataset die is geannoteerd met behulp van ICG en LSCI naast WLI.

In deze proef stellen de onderzoekers voor om eerst de precisie en nauwkeurigheid van ActivInsightTM te valideren en vervolgens te testen bij het detecteren van kritieke fasen en structuren, en de prestaties van de algoritmen te vergelijken met die op basis van modellen die zijn ontwikkeld met alleen WLI en traditionele detectie van het blote oog van een chirurg tijdens LC in pre- en mid-dissectie fasen. Om eventuele vooroordelen weg te nemen, zullen de onderzoekers een secundair scherm aansluiten dat geblindeerd is op de schermen van de belangrijkste operatiechirurg, zodat de real-time functie van de AI/ML niet zichtbaar is voor opererende chirurgen, om real-time analyse en vergelijking uit te voeren van routinematig gebruik van geavanceerde augmented visualisatie versus huidige WLI-visualisatie alleen met of zonder op computer vision gebaseerde AI/ML.