AI může chirurgům poskytnout cenná data i zpětnou vazbu v reálném čase

Předoperační diagnostika a plánování

Současné postupy předcházející chirurgickým zákrokům jsou stále z velké části založeny na zkušenostech a instinktech diagnostikujících lékařů. Přesnost diagnózy nebo volba konkrétních postupů tak může být ovlivněna lidským faktorem.

Jako příklad lze uvést plicní segmentektomii, u které se vyskytují značné anatomické rozdíly mezi jednotlivými pacienty. Zlepšení předoperačního plánování by zde mohlo přinést například spojení virtuální reality a segmentačních systémů založených na umělé inteligenci. Studie, která se na segmentaci pomocí AI zaměřila, navrhla výrazné změny běžných postupů hned u čtyř z deseti sledovaných případů.

Zefektivnit diagnostiku by ale AI mohla také u endoskopických, histologických, radiologických i jiných vyšetřeních. Správná předoperační diagnostika totiž může optimalizovat následné multidisciplinární chirurgické postupy a pomoci tak v případech, kdy je včasná diagnostika klíčová.

Monitoring a asistence při operaci

Doba chirurgického zákroku se vyznačuje potřebou neustálého monitoringu velkého množství dat. Při operaci je totiž nutné sledovat řadu fyziologických parametrů a reakcí na zásahy do organismu. I dílčí kroky v průběhu operace totiž mají zásadní vliv na úspěšnost celého zákroku. Podle některých studií je ale v současné době monitorována jen malá část sledovatelných parametrů.

Zefektivnění stávajícího monitoringu by mohla přinést právě umělá inteligence. Data by díky ní mohla být vyhodnocována v reálném čase na základě reakcí pacienta, což by mohlo vést k efektivnějším rozhodnutím i zkrácení doby zákroku. Chirurg by také mohl jednotlivé operační postupy a následné kroky volit přímo v průběhu operace na základě doporučení, které mu AI poskytne.

Umělá inteligence ale může chirurgům pomoct i s jednotlivými manuálními úkony. Doposud byl největším pokrokem v této oblasti systém, který na základě videozáznamu a dalších dat přesně identifikuje a hodnotí kvalitu jednotlivých činností prováděných chirurgy při operaci, například hloubku a sklon řezu.

Jako slibný se do budoucna ukazuje také vývoj systémů, které by chirurgům pomohly zlepšit zpětnou vazbu, například formou haptické odezvy laparoskopických i jiných nástrojů.

Nejen v lékařských kruzích se často diskutuje také o autonomních robotických systémech, které by v některých případech mohly zcela nahradit ruce a schopnosti chirurgů. Ze všech možností AI je ale tato varianta nejvíce vzdálená realitě. K její jen teoretické realizaci bude potřeba ještě spousta času a také technologický pokrok.

Lepší plánování rekonvalescence i predikce komplikací

Pooperační období zůstává v mnoha zdravotnických zařízeních napříč celým světem bez výrazných inovací. Monitoring je často založen na pouhém pozorování při zbytečně dlouhých pooperačních pobytech, které se řídí historickými protokoly a tradičními univerzálními postupy.

Umělá inteligence zde proto otevírá řadu nových příležitostí a technologických možností, jakými jsou například různá nositelná zařízení pro nepřetržitý monitoring řady parametrů. AI tak může přispět k lepšímu plánování rekonvalescence i rychlejšímu propuštění do domácí péče. Její algoritmy by navíc mohly včas vypočítat a upozornit na možná rizika a komplikace konkrétních pacientů, což může přispět k ještě vyšší efektivitě chirurgické péče.

Rozšíření AI je nevyhnutelné

I když je implementace umělé inteligence do chirurgie mnohem náročnější a pomalejší než u jiných oborů medicíny, je i zde její rozšíření v podstatě nevyhnutelné. K rozvoji je ale potřeba intenzivní mezioborová spolupráce, výzkum nových možností i další rozvoj digitální chirurgické infrastruktury. Pokud se ale vše povede, lze si od umělé inteligence slibovat celkové zlepšení chirurgické péče pro pacienty i samotné lékaře.

(jko)

Zdroje:
1. Varghese C., Harrison E. M., O’Grady G., Topol E. J. Artificial intelligence in surgery. Nat Med 2024 May; 30 (5): 1257–1268, doi: 10.1038/s41591-024-02970-3.
2. Sadeghi A. H., Maat A. P. W. M., Taverne Y. J. H. J. et al. Virtual reality and artificial intelligence for 3-dimensional planning of lung segmentectomies. JTCVS Tech 2021; 7: 309–321, doi: 10.1016/j.xjtc.2021.03.016.