La trasformazione digitale della chirurgia

Nov 13, 2023

npj Medicina Digitale volume 6, numero articolo: 103 (2023) Citare questo articolo

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I rapidi progressi della tecnologia digitale e dell’intelligenza artificiale negli ultimi anni hanno già iniziato a trasformare molti settori e stanno cominciando a farsi strada nel settore sanitario. Esiste un enorme potenziale per le nuove tecnologie digitali per migliorare la cura dei pazienti chirurgici. In questo articolo, evidenziamo il lavoro svolto per far progredire le cure chirurgiche utilizzando l'apprendimento automatico, la visione artificiale, i dispositivi indossabili, il monitoraggio remoto dei pazienti e la realtà virtuale e aumentata. Descriviamo i modi in cui queste tecnologie possono essere utilizzate per migliorare la pratica chirurgica e discutiamo le opportunità e le sfide per la loro adozione e utilizzo diffusi nelle sale operatorie e al letto del paziente.

Le innovazioni nella tecnologia digitale hanno iniziato a trasformare la pratica della medicina. Dai sistemi di intelligenza artificiale approvati dalla FDA per l'endoscopia1 al crescente utilizzo di biosensori indossabili negli studi clinici2, le tecnologie digitali vengono già applicate in vari campi della medicina. Storicamente il campo della chirurgia è stato giustamente relativamente cauto nell’impiego di tecnologie nuove e potenzialmente dirompenti che non sono state studiate approfonditamente, data la possibilità di danni diretti e immediati al paziente3; L'esperienza della chirurgia con le tecnologie digitali finora non è diversa. Tuttavia, considerato l’enorme potenziale delle nuove tecnologie digitali per migliorare le cure chirurgiche, riteniamo che la loro integrazione nella pratica chirurgica quotidiana sia inevitabile. Infatti, campi come la gastroenterologia e la radiologia stanno già incorporando le tecnologie digitali nella loro pratica4,5. In questa raccolta speciale di Medicina Digitale di npj, evidenziamo il lavoro svolto in diverse aree della tecnologia digitale (apprendimento automatico, visione artificiale, dispositivi indossabili, monitoraggio remoto dei pazienti e realtà virtuale e aumentata), che riteniamo siano tutti pronti a trasformare la chirurgia in i prossimi anni. In questo articolo descriviamo le opportunità e le sfide legate all'adozione di queste tecnologie.

I modelli di apprendimento automatico hanno il potenziale per apprendere relazioni complesse e sfumate tra un numero enorme di variabili cliniche, inclusi dati multimodali, in modi che i tradizionali calcolatori statistici del rischio non possono. Questo vantaggio potrebbe presto essere sfruttato per prevedere meglio il percorso clinico dei pazienti e aiutare i chirurghi a prendere decisioni più personalizzate sulla cura del paziente.

Nello specifico, i sistemi di supporto decisionale abilitati all’intelligenza artificiale hanno il potenziale per prevedere i risultati chirurgici. La previsione dell’esito chirurgico è importante per la cura del paziente sia prima dell’intervento, nel decidere quali pazienti sarebbero candidati a trarre beneficio dall’intervento chirurgico, sia dopo l’intervento, nel prevedere il rischio di complicanze. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere applicati ad entrambi gli aspetti per assistere nella previsione dei risultati. Applicazioni mobili con questo tipo di algoritmi sono state sviluppate e sperimentate presso numerose grandi istituzioni accademiche6,7,8,9.

In evidenza in questa raccolta, una revisione dei modelli di apprendimento automatico ricavati dai dati clinici in chirurgia vascolare ha rilevato che diversi modelli hanno prestazioni migliori rispetto agli strumenti di previsione clinica, ai medici e ai modelli di regressione tradizionali esistenti10. Lo studio rileva inoltre che, poiché gli strumenti di apprendimento automatico vengono sempre più applicati alla chirurgia vascolare, le prestazioni del modello continuano a migliorare con studi più recenti. Questi risultati sottolineano che l’apprendimento automatico potrebbe un giorno rappresentare un importante strumento per l’analisi, la diagnosi e la previsione dei risultati in chirurgia.

La visione artificiale, ovvero l'applicazione di algoritmi di apprendimento automatico per l'analisi dei dati visivi, ha un enorme potenziale per avere un impatto sull'assistenza clinica ovunque siano coinvolte immagini o dati video. In questa raccolta speciale ci concentriamo principalmente sulle applicazioni della visione artificiale per l'analisi dei dati intraoperatori. I rapidi progressi nel campo della visione artificiale, compreso il crescente utilizzo di reti neurali profonde, hanno portato allo sviluppo di algoritmi in grado di identificare con precisione aspetti clinicamente importanti dei dati video intraoperatori11. Tra le potenziali applicazioni più interessanti dell'analisi intraoperatoria della visione artificiale in tempo reale a supporto di una chirurgia più sicura c'è quella di fornire ai chirurghi un'esperienza di realtà aumentata per aiutare nel processo decisionale intraoperatorio12. Molti modelli di visione artificiale pubblicati esistenti hanno dimostrato la capacità di valutare la complessità operatoria, assistere nel processo decisionale durante le procedure minimamente invasive, valutare l’abilità tecnica dei chirurghi in modo automatizzato e scalabile, fornire feedback intraoperatorio, valutare le dinamiche del team operatorio e persino prevedere esiti postoperatori basati sugli eventi intraoperatori13,14,15. Se abbinata a queste tecnologie, la realtà virtuale può essere utilizzata come palestra per la valutazione e la formazione delle competenze operative16. Sebbene l’integrazione di questi strumenti nella pratica chirurgica regolare non sia ancora una realtà, i potenziali casi d’uso continueranno sicuramente a crescere man mano che la ricerca in questo campo prosegue.