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Aug 01, 2023

La vision par ordinateur en chirurgie : du potentiel à la valeur clinique

npj Digital Medicine volume 5, Numéro d'article : 163 (2022) Citer cet article 5564 Accès 10 Citations 27 Détails d'Altmetric Metrics Des centaines de millions d'opérations sont effectuées dans le monde chacune

npj Digital Medicine volume 5, Numéro d'article : 163 (2022) Citer cet article

5564 Accès

10 citations

27 Altmétrique

Détails des métriques

Des centaines de millions d’opérations sont réalisées chaque année dans le monde, et le recours croissant à la chirurgie mini-invasive a permis aux caméras et aux robots à fibre optique de devenir à la fois des outils importants pour mener des interventions chirurgicales et des capteurs à partir desquels capturer des informations sur la chirurgie. La vision par ordinateur (CV), l'application d'algorithmes pour analyser et interpréter des données visuelles, est devenue une technologie essentielle pour étudier la phase peropératoire des soins dans le but d'augmenter les processus décisionnels des chirurgiens, de soutenir une chirurgie plus sûre et d'élargir l'accès. aux soins chirurgicaux. Bien que de nombreux travaux aient été réalisés sur des cas d'utilisation potentiels, il n'existe actuellement aucun outil CV largement utilisé pour des applications diagnostiques ou thérapeutiques en chirurgie. En utilisant la cholécystectomie laparoscopique comme exemple, nous avons examiné les techniques CV actuelles appliquées à la chirurgie mini-invasive et leurs applications cliniques. Enfin, nous discutons des défis et des obstacles qui restent à surmonter pour une mise en œuvre et une adoption plus larges de la CV en chirurgie.

Avec plus de 330 millions d’interventions réalisées chaque année, la chirurgie représente un segment essentiel des systèmes de santé dans le monde1. Mais la chirurgie n’est pas accessible à tous. La Commission Lancet sur la chirurgie mondiale estime que 143 millions d’interventions chirurgicales supplémentaires sont nécessaires chaque année pour « sauver des vies et prévenir l’invalidité »2. Les améliorations des soins périopératoires et l'introduction d'approches mini-invasives ont rendu la chirurgie plus efficace mais aussi plus complexe et plus coûteuse, la chirurgie représentant environ un tiers des coûts de santé aux États-Unis3. De plus, une grande proportion d’erreurs médicales évitables se produisent dans les salles d’opération4. Ces observations suggèrent la nécessité de développer des solutions pour améliorer la sécurité et l'efficacité chirurgicales.

L'analyse de vidéos d'interventions chirurgicales et d'activités en salle d'opération pourrait proposer des stratégies pour améliorer cette phase critique des soins chirurgicaux. Cela est particulièrement vrai pour les procédures réalisées avec une approche mini-invasive, qui est de plus en plus adoptée à l'échelle mondiale5,6,7 et repose fortement sur la visualisation fournie par les caméras à fibre optique. En fait, en chirurgie mini-invasive, la perte partielle du retour haptique est compensée par des vidéos agrandies haute définition acquises par des caméras endoscopiques8. Les vidéos endoscopiques guidant les procédures chirurgicales représentent une source directe et facilement disponible de données numériques sur la phase peropératoire des soins chirurgicaux.

Ces dernières années, l’analyse de vidéos endoscopiques d’interventions chirurgicales mini-invasives a permis d’étudier l’impact des activités de salle d’opération sur les résultats pour les patients9 et d’évaluer les initiatives d’amélioration de la qualité10. En outre, l'évaluation vidéo (VBA) est de plus en plus étudiée pour l'évaluation des performances opératoires, le retour formatif et l'accréditation chirurgicale. Cependant, VBA est resté pour l’essentiel confiné au domaine de la recherche en raison de la lourdeur de l’examen manuel et de l’évaluation cohérente des vidéos chirurgicales11,12. S'appuyant sur les premiers succès de la chirurgie mini-invasive, l'utilisation de la vidéo s'est également développée en chirurgie ouverte13.

La vision par ordinateur (CV), une discipline informatique qui utilise des techniques d'intelligence artificielle (IA) telles que l'apprentissage profond (DL) pour traiter et analyser des données visuelles, pourrait faciliter l'analyse vidéo endoscopique et permettre la mise à l'échelle des applications au profit d'un groupe plus large de chirurgiens et patients14. De plus, alors que les humains ont tendance à évaluer grossièrement les images de manière qualitative, les algorithmes informatiques ont le potentiel d’extraire des informations invisibles, quantitatives et objectives sur les événements peropératoires. Enfin, l’analyse vidéo endoscopique automatisée en ligne pourrait nous permettre de surveiller les cas en temps réel, de prédire les complications et d’intervenir pour améliorer les soins et prévenir les événements indésirables.