O nouă tehnologie bazată pe inteligență artificială ar putea face intervențiile chirurgicale minim invazive mai sigure și mai precise, ajutând medicii să localizeze rapid instrumentele în interiorul corpului. Cercetătorii de la MIT și instituțiile partenere au dezvoltat un sistem capabil să coreleze imaginile obținute cu raze X în timpul unei operații cu scanările medicale 3D realizate înaintea intervenției.
Sistemul, denumit xvr, de la „X-ray volume registration”, a fost conceput pentru a rezolva una dintre dificultățile importante ale procedurilor minim invazive: medicii trebuie să folosească imagini bidimensionale pentru a înțelege poziția exactă a unor instrumente care se deplasează într-un corp tridimensional.
Potrivit cercetătorilor, noua metodă poate adapta un model AI pentru fiecare pacient în aproximativ cinci minute, iar apoi poate realiza corelarea imaginilor în doar câteva secunde, cu o precizie submilimetrică.
Rezultatele cercetării au fost publicate în revista Nature.
Problema imaginilor 2D în timpul operațiilor
În numeroase proceduri minim invazive, medicii introduc instrumente prin incizii foarte mici și folosesc în timp real aparate mobile cu raze X pentru a vedea ceea ce se întâmplă în interiorul corpului.
O astfel de abordare este utilizată, de exemplu, în proceduri precum angioplastia, prin care arterele blocate sunt deschise. Imaginile obținute cu raze X le permit medicilor să urmărească instrumentele și să le ghideze din diferite unghiuri.
Problema este că razele X produc imagini bidimensionale. Corpul uman și structurile anatomice din interior sunt însă tridimensionale, iar această diferență poate face dificilă stabilirea exactă a poziției și orientării unui instrument chirurgical.
Pentru a obține o imagine mai clară asupra poziției instrumentelor, medicii pot alinia imaginile cu raze X realizate în timpul intervenției cu scanările 3D efectuate înaintea operației, precum tomografiile computerizate sau imaginile obținute prin rezonanță magnetică.
Procesul este cunoscut drept „registration” și îi ajută pe medici să stabilească unde se află instrumentul în raport cu structurile anatomice ale pacientului.
În prezent, această aliniere poate fi realizată manual, însă procedura este lentă și solicitantă. Clinicianul trebuie să estimeze poziția instrumentului, să introducă valori într-un computer sau să indice repere anatomice pe ecran.
De ce sistemele AI existente au dificultăți
Cercetătorii au încercat deja să automatizeze procesul cu ajutorul inteligenței artificiale. Problema este reprezentată de diversitatea anatomiei umane.
Un model care funcționează foarte bine pentru unii pacienți poate avea rezultate slabe în cazul altora. Diferențele dintre anatomii fac dificilă construirea unui singur sistem care să poată realiza în mod robust înregistrarea imaginilor pentru orice pacient.
La această problemă se adaugă și lipsa unor seturi suficient de mari de imagini medicale de calitate, cu toate informațiile necesare pentru antrenarea modelelor de deep learning.
Cercetătorii de la MIT au ales o abordare diferită.
În loc să creeze un singur model care să funcționeze în același mod pentru toți pacienții, au construit un sistem care poate fi adaptat în mod special pentru fiecare persoană.
„Adaptăm acest model specific pentru acest pacient specific și nu contează dacă funcționează la alte persoane, pentru că pentru acele persoane vor exista modele diferite”, a explicat Vivek Gopalakrishnan, cercetător postdoctoral la MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory și autor principal al lucrării.
AI-ul generează mii de radiografii virtuale
Xvr pornește de la scanarea medicală 3D a unui pacient, precum un CT sau un RMN.
Pe baza acesteia, sistemul generează mii de imagini sintetice cu raze X din unghiuri diferite. Potrivit cercetătorilor, poate produce aproximativ 1.000 de astfel de imagini în fiecare secundă.
Imaginile sunt create printr-o simulare bazată pe fizica procesului de obținere a unei radiografii. Scopul este ca imaginile sintetice să fie cât mai apropiate de cele reale.
Un avantaj important al acestei abordări este că datele generate sunt specifice pacientului. Sistemul nu pornește de la imagini create fără legătură cu anatomia persoanei respective, ci folosește scanarea sa medicală 3D.
Cercetătorii susțin că această simulare bazată pe fizică elimină posibilitatea apariției unor „halucinații” de tipul celor asociate cu anumite sisteme generative de inteligență artificială.
„În loc să generăm date din nimic, așa cum fac unele tipuri de AI generativă, această simulare fizică se bazează în întregime pe CT-ul sau RMN-ul acestui pacient”, a explicat Gopalakrishnan.
De la 12 ore la doar cinci minute
Metoda are însă o dificultate: un model de înregistrare extrem de precis ar necesita aproximativ 12 ore pentru a fi antrenat de la zero pentru fiecare pacient.
Un asemenea interval este evident prea lung pentru situațiile de urgență.
Pentru a rezolva problema, cercetătorii au folosit xvr pentru a antrena în prealabil un sistem AI mai versatil, denumit „foundation model”. Acesta poate fi apoi ajustat rapid pentru un pacient nou.
Pentru dezvoltarea modelului, echipa a folosit scanări medicale 3D ale întregului corp provenite de la peste 2.000 de pacienți. Datele au acoperit categorii variate de vârstă, modalități de imagistică și regiuni ale corpului.
Xvr a folosit aceste date pentru a genera imagini sintetice cu raze X și pentru a antrena modelul capabil să realizeze înregistrarea imaginilor 2D și 3D.
După această etapă, sistemul poate fi adaptat unui pacient nou în aproximativ cinci minute.
Cercetătorii spun că modelul obține aceeași precizie pe care ar fi avut-o dacă ar fi fost antrenat de la zero pentru pacientul respectiv, dar într-un timp mult mai scurt.
„Acum poți obține precizie specifică pacientului, dar și într-un interval de timp foarte rapid”, a spus Gopalakrishnan.
Testat pe pacienți adulți și copii
Echipa a testat sistemul pe ceea ce cercetătorii descriu drept cel mai mare set de date disponibil pentru înregistrări reale 2D/3D.
Testarea a inclus date provenite de la cinci spitale și a acoperit zeci de oase și sisteme de organe, atât la pacienți adulți, cât și la copii.
Potrivit rezultatelor prezentate de cercetători, xvr a depășit semnificativ alte metode bazate pe inteligență artificială în ceea ce privește precizia și robustețea.
În același timp, sistemul funcționează suficient de rapid pentru a putea fi luat în calcul în cazul intervențiilor chirurgicale de urgență.
Cercetătorii consideră că tehnologia ar putea fi utilă în special pentru procedurile în care medicii trebuie să ghideze instrumente prin interiorul corpului folosind imagini cu raze X.
Posibilă utilizare și în chirurgia robotică
Pe lângă procedurile realizate direct de medici, sistemul ar putea avea implicații și pentru tehnologiile de chirurgie robotică.
Cercetătorii spun că xvr ar putea fi folosit pentru a îmbunătăți performanța unor astfel de sisteme, oferindu-le o modalitate mai precisă de a corela imaginile 2D obținute în timpul intervenției cu informațiile tridimensionale disponibile din scanările anterioare.
Ideea este importantă deoarece poziționarea corectă a instrumentelor în raport cu structurile anatomice reprezintă o componentă esențială a procedurilor minim invazive.
Tehnologia ar putea face procedurile specializate mai accesibile
Vivek Gopalakrishnan a atras atenția și asupra accesului la procedurile medicale specializate.
Potrivit cercetătorului, majoritatea americanilor locuiesc la mai mult de o oră distanță de un centru medical în care pot fi realizate proceduri noninvazive, inclusiv intervenții de urgență pentru accidente vasculare cerebrale.
În cazul unui accident vascular cerebral, fiecare oră poate avea o importanță majoră, iar cercetătorul consideră că o tehnologie capabilă să combine informațiile 2D și 3D ar putea contribui la facilitarea unor proceduri specializate și, astfel, la extinderea accesului la acestea.
Obiectivul echipei nu este însă doar să demonstreze că sistemul funcționează în condiții de cercetare.
„De doi ani dezvoltăm și validăm cu atenție acest algoritm. Acum colaborăm îndeaproape cu companii de robotică chirurgicală și grupuri clinice pentru a transforma această cercetare în instrumente utile pentru navigare sau implementare”, a spus Gopalakrishnan.
Următorul pas: utilizarea în timp real
Cercetătorii vor să continue dezvoltarea xvr pentru a-l face și mai rapid și pentru a permite utilizarea sa în timp real.
În paralel, echipa intenționează să efectueze studii suplimentare pentru a verifica fiabilitatea sistemului în mai multe situații și să extindă tehnologia astfel încât să poată gestiona scenarii mai complexe.
Printre acestea se află și situațiile în care părți ale corpului se află în mișcare.
Noua metodă reprezintă astfel o încercare de a face imaginile cu raze X mai utile pentru medicii care realizează intervenții minim invazive. În loc ca aceștia să fie nevoiți să interpreteze exclusiv imagini 2D și să estimeze manual poziția instrumentelor, xvr folosește informațiile din scanarea 3D a pacientului pentru a crea o reprezentare adaptată anatomiei sale și pentru a realiza rapid corelarea dintre cele două tipuri de imagini.
Dacă dezvoltarea și testarea ulterioară vor confirma rezultatele obținute până acum, cercetătorii speră ca sistemul să poată fi transformat într-un instrument practic pentru navigarea chirurgicală și pentru tehnologiile de chirurgie robotică.