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Aug 01, 2023

手術におけるコンピュータービジョン: 可能性から臨床的価値まで

npj Digital Medicine volume 5、記事番号: 163 (2022) この記事を引用 5564 アクセス数 10 引用数 27 Altmetric Metrics の詳細 世界中でそれぞれ数億回の手術が実行されています

npj デジタルメディスン 第 5 巻、記事番号: 163 (2022) この記事を引用

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27 オルトメトリック

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毎年世界中で数億件の手術が行われており、低侵襲手術の普及が進んだことにより、光ファイバーカメラとロボットが手術を行うための重要なツールとなり、また手術に関する情報を取得するセンサーとしても利用できるようになりました。 視覚データを分析および解釈するアルゴリズムのアプリケーションであるコンピューター ビジョン (CV) は、外科医の意思決定プロセスを強化し、より安全な手術をサポートし、アクセスを拡大することを目的として、術中ケアを研究するための重要なテクノロジーとなっています。外科的治療へ。 潜在的なユースケースに関して多くの研究が行われてきましたが、現在、外科での診断または治療用途に広く使用されている CV ツールはありません。 腹腔鏡下胆嚢摘出術を例として、低侵襲手術に適用されている現在の CV 技術とその臨床応用をレビューしました。 最後に、外科手術における CV のより広範な導入と採用のために克服すべき課題と障害について説明します。

年間 3 億 3,000 万件を超える手術が行われており、外科手術は世界中の医療システムの重要な部分を占めています1。 しかし、手術は誰でも簡単に受けられるわけではありません。 ランセット世界外科委員会は、「命を救い、障害を予防する」ために、毎年 1 億 4,300 万件の追加の外科手術が必要であると推定しています2。 周術期ケアの改善と低侵襲アプローチの導入により、手術はより効果的になりましたが、より複雑で高価になり、手術は米国の医療費の約 3 分の 1 を占めています 3。 さらに、予防可能な医療過誤の大部分は手術室 (OR) で発生しています4。 これらの観察は、手術の安全性と効率を向上させるソリューションを開発する必要性を示唆しています。

外科手術や手術室の活動のビデオを分析することで、外科治療のこの重要な段階を改善する戦略が得られる可能性があります。 これは、世界中でますます採用されている低侵襲アプローチで実行される処置に特に当てはまります5、6、7。また、光ファイバーカメラによって提供される視覚化に大きく依存しています。 実際、低侵襲手術では、触覚フィードバックの部分的な損失は、内視鏡カメラによって取得された拡大された高解像度ビデオによって補われます8。 外科手術をガイドする内視鏡ビデオは、外科治療の術中段階に関する直接的かつ容易に利用できるデジタル データのソースとなります。

近年、低侵襲外科手術の内視鏡ビデオの分析により、手術室活動が患者の転帰に及ぼす影響の研究 9 や品質改善への取り組みの評価 10 が可能になりました。 さらに、ビデオベースの評価 (VBA) は、手術パフォーマンスの評価、形成的フィードバック、および外科的資格認定のためにますます研究されています。 しかし、手術ビデオを手動で確認し、一貫して評価するという負担を考慮すると、VBA は主に研究領域に限定されたままです 11、12。 低侵襲手術における初期の成功を拡大して、開腹手術でもビデオの使用が増加しています13。

コンピューター ビジョン (CV) は、ディープ ラーニング (DL) などの人工知能 (AI) 技術を利用して視覚データを処理および分析するコンピューター サイエンス分野であり、内視鏡ビデオ分析を促進し、より広範なグループの利益のためにアプリケーションの拡張を可能にする可能性があります。外科医と患者14． さらに、人間は画像を定性的に大まかに評価する傾向がありますが、コンピューターアルゴリズムには、術中の出来事に関する目に見えない定量的かつ客観的な情報を抽出する可能性があります。 最後に、自動化されたオンライン内視鏡ビデオ分析により、リアルタイムで症例を監視し、合併症を予測し、ケアを改善して有害事象を防止するために介入できる可能性があります。