Wieloośrodkowe prospektywne badanie obserwacyjne komputerowego wspomagania percepcji ryzyka i przewidywania rokowań w całym procesie laparoskopowej chirurgii wątroby i dróg żółciowych oraz trzustki

Chirurgia endoskopowa jest najważniejszą i powszechnie stosowaną technologią chirurgii małoinwazyjnej w obszarze współczesnej chirurgii, zwłaszcza w chirurgii wątrobowo-żółciowej, która stała się jedną z konwencjonalnych metod diagnostyki i leczenia chirurgii. W porównaniu z tradycyjną chirurgią otwartą charakteryzuje się mniejszym urazem, szybszym czasem rekonwalescencji i mniejszą częstością powikłań. Jednakże ograniczone pole widzenia obserwacji chirurgicznej spowodowane wąską przestrzenią operacyjną oraz trudność w natychmiastowej identyfikacji kluczowych zdarzeń na scenie operacyjnej znacznie zwiększają trudność i złożoność chirurgii endoskopowej. Jego bezpieczeństwo i skuteczność w dużej mierze zależą od precyzyjnego postrzegania złożonego pola operacyjnego i umiejętności radzenia sobie z kluczowymi zdarzeniami podczas operacji. Dlatego, łącząc nowoczesną technologię przetwarzania obrazu i algorytm uczenia maszynowego, szczególnie pilne jest opracowanie systemu, który będzie w stanie zapewnić dynamiczną percepcję w czasie rzeczywistym i ostrzegać o bezpieczeństwie operacji endoskopowych. Chociaż uczeni krajowi i zagraniczni przeprowadzili wiele badań nad endoskopową percepcją dynamiczną obrazu wideo i ostrzeganiem o bezpieczeństwie, obecne badania skupiają się jedynie na lokalnych problemach w procesie chirurgicznym. Tradycyjna technologia przetwarzania obrazu jest często trudna do zaspokojenia potrzeb bardzo wrażliwych na dynamiczne informacje chirurgiczne w czasie rzeczywistym, trudno jest uzyskać wydajną trójwymiarową rekonstrukcję sceny chirurgicznej, nie jest w stanie dostarczyć kluczowych informacji o strukturze anatomicznej narządów ludzkich i nie jest w stanie dokładnie wykryć kluczowych zdarzeń w procesie operacyjnym. W przypadku chirurgii endoskopowej pilnie potrzebne są dalsze badania, aby wdrożyć dynamiczną percepcję wideo i system wczesnego ostrzegania o bezpieczeństwie chirurgii endoskopowej, a także pomóc lekarzom w osiągnięciu bezpiecznej, dokładnej i skutecznej chirurgii endoskopowej. W ostatnich latach, wraz z ciągłym postępem grafiki komputerowej i technologii obrazu oraz metod uczenia maszynowego, system wczesnego ostrzegania o dynamicznej percepcji i bezpieczeństwie filmów z chirurgii endoskopowej będzie się rozwijać w kierunku większej automatyzacji i inteligencji. Przyszłe badania mogą skupiać się na poprawie działania algorytmu w czasie rzeczywistym i dokładności, a także na tym, jak lepiej zintegrować technologię sztucznej inteligencji z procesem operacji klinicznych, uświadomić sobie postrzeganie w czasie rzeczywistym i ostrzegać o bezpieczeństwie chirurgii endoskopowej, a także poprawić wydajność i skuteczność bezpieczeństwo operacji poprzez wszechstronną analizę i zrozumienie procesu chirurgii endoskopowej. Ze względu na złożoność i zmienność środowiska chirurgii endoskopowej, identyfikacja kluczowych struktur anatomicznych narządów podczas operacji jest trudna i w dużym stopniu zależy od subiektywnej oceny empirycznej chirurga. Brakuje obiektywnych instrukcji. Szczególnie ważne jest opracowanie metody uczenia maszynowego, która będzie w stanie wykryć, dostrzec i rozpoznać kluczowe struktury anatomiczne w czasie rzeczywistym podczas operacji. Jednocześnie przebieg operacji endoskopowej jest precyzyjny i złożony, dlatego bardzo konieczna jest wszechstronna analiza i wykrywanie kluczowych wydarzeń i scen czynności w nagraniu wideo operacji endoskopowej za pośrednictwem systemu pomocniczego AI. Ponadto realizacja śródoperacyjnej nawigacji chirurgicznej w ukrytym obszarze docelowym w rzeczywistości rozszerzonej musi odbywać się na podstawie dokładnej dynamicznej rekonstrukcji powierzchni narządów i niesztywnej rejestracji wyników. Jednak złożone i wąskie pole widzenia endoskopowego wideo dodatkowo zmniejsza dokładność niesztywnej rejestracji, co sprawia, że ​​chirurgia endoskopowa wspomagana rzeczywistością rozszerzoną jest niezwykle trudna. Podsumowując, rozwiązanie problemu dynamicznej percepcji w czasie rzeczywistym i ostrzegania o bezpieczeństwie endoskopowego wideo jest kluczem do osiągnięcia bezpiecznej, dokładnej i wydajnej chirurgii endoskopowej w klinice. Dzięki badaniom i zastosowaniu endoskopowej percepcji dynamicznej wideo w czasie rzeczywistym oraz technologii wczesnego ostrzegania o bezpieczeństwie, może on realizować dynamiczną percepcję w czasie rzeczywistym, wczesne ostrzeganie o kluczowych zdarzeniach, przewidywanie lokalizacji niewidocznych zmian chorobowych i inne informacje potrzebne do podejmowania decyzji w różnych wysokich ryzyka i trudnych procesów chirurgii endoskopowej oraz pomaga lekarzom „widzieć”, „widzieć wyraźnie”, „widzieć dokładnie” w procesie operacyjnym, aby jeszcze bardziej poprawić skuteczność i bezpieczeństwo chirurgii endoskopowej. Jednocześnie, opierając się na powyższych treściach, powodzenie leczenia niektórych kluczowych dziedzin chirurgii będzie miało ogromny wpływ na rokowanie pacjentów i jakość ich życia. Innym celem tego badania jest pełniejsze i obiektywniejsze zrozumienie częstości występowania, czynników ryzyka, zapobiegania i leczenia powikłań śródoperacyjnych i pooperacyjnych po ocenie połączonej z chirurgiczną analizą wideo, aby zapewnić klinicystom bardziej naukowy plan leczenia i wskazówki.