En multisenter prospektiv observasjonsstudie av datamaskinstøttet risikopersepsjon og prognoseprediksjon i hele prosessen med laparoskopisk hepatobiliær og pankreaskirurgi

Endoskopisk kirurgi er den viktigste og mest brukte minimalt invasive kirurgiske teknologien innen moderne kirurgi, spesielt innen hepatobiliær kirurgi, som har blitt en av de konvensjonelle diagnose- og behandlingsmetodene for kirurgi. Sammenlignet med tradisjonell åpen kirurgi har den mindre traumer, raskere restitusjonstid og lavere komplikasjonsfrekvens. Imidlertid øker det begrensede synsfeltet for kirurgisk observasjon forårsaket av det trange kirurgiske rommet og vanskeligheten med umiddelbar identifisering av nøkkelhendelser i den kirurgiske scenen vanskeligheten og kompleksiteten til endoskopisk kirurgi. Dens sikkerhet og effektivitet avhenger i stor grad av den nøyaktige oppfatningen av det komplekse kirurgiske feltet og evnen til å håndtere viktige hendelser under operasjonen. Derfor, ved å kombinere moderne bildebehandlingsteknologi og maskinlæringsalgoritme, er det spesielt presserende å utvikle et system som kan gi sanntids dynamisk persepsjon og sikkerhetsadvarsel ved endoskopisk kirurgi. Selv om innenlandske og utenlandske forskere har utført mye forskning på endoskopisk videodynamisk persepsjon og sikkerhetsadvarsel, fokuserer den nåværende forskningen kun på lokale problemer i den kirurgiske prosessen. Tradisjonell bildebehandlingsteknologi er ofte vanskelig å møte behovene til svært sensitive til sanntids dynamisk informasjon om kirurgi, det er vanskelig å oppnå effektiv tredimensjonal rekonstruksjon av den kirurgiske scenen, den kan ikke gi nøkkelinformasjon om anatomisk struktur til menneskelige organer , og den kan ikke nøyaktig oppdage nøkkelhendelsene i operasjonsprosessen. For endoskopisk kirurgi er det påtrengende behov for ytterligere forskning for å realisere det videodynamiske persepsjons- og sikkerhetsvarslingssystemet for endoskopisk kirurgi, og hjelpe leger med å oppnå sikker, nøyaktig og effektiv endoskopisk kirurgi. De siste årene, med den kontinuerlige fremgangen innen datagrafikk og bildeteknologi og maskinlæringsmetoder, vil det dynamiske persepsjons- og sikkerhetsvarslingssystemet for endoskopisk kirurgivideo utvikle seg mot høyere automatisering og intelligens. Fremtidig forskning kan fokusere på å forbedre sanntid og nøyaktighet av algoritmen, samt hvordan man bedre kan integrere kunstig intelligens-teknologi i den kliniske operasjonsprosessen, realisere sanntidsoppfatningen og sikkerhetsadvarselen ved endoskopisk kirurgi, og forbedre effektiviteten og sikkerhet ved kirurgi gjennom omfattende analyse og forståelse av endoskopisk kirurgi. På grunn av kompleksiteten og variasjonen i det endoskopiske kirurgiske miljøet er det vanskelig å identifisere de viktigste anatomiske strukturene til organer under operasjonen, og det er svært avhengig av kirurgens subjektive empiriske vurdering. Det mangler objektive instruksjoner. Det er spesielt viktig å utvikle en maskinlæringsmetode som kan oppdage, oppfatte og gjenkjenne de viktigste anatomiske strukturene i sanntid under operasjonen. Samtidig er arbeidsflyten for endoskopisk kirurgi fin og kompleks, så det er svært nødvendig å analysere og oppdage nøkkelhendelsene og aktivitetsscenene i videoen av endoskopisk kirurgi gjennom AI-hjelpesystemet. I tillegg må realiseringen av intraoperativ skjult målområde-navigasjon med utvidet virkelighet utføres på nøyaktig dynamisk organoverflate-rekonstruksjon og ikke-stive registreringsresultater. Den komplekse og smale endoskopiske videoen reduserer imidlertid nøyaktigheten av ikke-stiv registrering ytterligere, noe som gjør augmented reality-assistert endoskopisk kirurgi ekstremt utfordrende. Avslutningsvis, hvordan løse problemet med sanntids dynamisk persepsjon og sikkerhetsadvarsel for endoskopisk video er nøkkelen for å oppnå sikker, nøyaktig og effektiv endoskopisk kirurgi i klinikken. Gjennom forskning og anvendelse av endoskopisk video i sanntid dynamisk persepsjon og tidlig varslingsteknologi for sikkerhet, kan den realisere sanntids dynamisk persepsjon, tidlig varsling av nøkkelhendelser, prediksjon av plasseringen av usynlige lesjoner og annen beslutningsinformasjon i ulike høy- risiko og vanskelige endoskopiske kirurgiske prosesser, og hjelpe leger med å "se", "se klart", "se nøyaktig" i operasjonsprosessen, for å ytterligere forbedre effektiviteten og sikkerheten til endoskopisk kirurgi. Samtidig, basert på innholdet ovenfor, vil suksessen til behandlingen av noen sentrale felt innen kirurgi i stor grad påvirke prognosen til pasientene og livskvaliteten til pasientene. Et annet formål med denne studien er å mer omfattende og objektivt forstå forekomst, risikofaktorer, forebygging og behandling av intraoperative og postoperative komplikasjoner etter evaluering kombinert med kirurgisk videoanalyse, for å gi klinikere en mer vitenskapelig behandlingsplan og veiledning.