Notícia

Pesquisadores desenvolvem Inteligência Artificial para facilitar cirurgias a distância

Katrin Binner, TU Darmstadt

Fonte

TU Darmstadt | Universidade Técnica de Darmstadt

Data

quarta-feira, 6 julho 2022 15:25

Áreas

Cirurgia. Cirurgia Robótica. Engenharia Biomédica. Inteligência Artificial. Medicina. Processamento de Imagens. Robótica. Telemedicina.

Alguns anos atrás, um relatório da The Lancet Commission on Global Surgery mostrou que, em países de alta renda, existem em média cerca de 71 cirurgiões para cada 100.000 pessoas. Em países de renda média seriam 24 especialistas em cirurgias e apenas um em países de baixa renda, para cada 100.000 habitantes. Isso significa que mais de dois bilhões de pessoas não recebem cuidados cirúrgicos.

Este não é apenas um problema de saúde global, restrita a países pobres: já há escassez nas áreas rurais na Alemanha. A pandemia da COVID-19 agravou ainda mais o problema e o treinamento cirúrgico tem sido negligenciado devido à sobrecarga na infraestrutura de saúde. Os efeitos serão evidentes em alguns anos.

Os chamados robôs cirúrgicos podem ajudar a enfrentar essa situação, mas exigem profissionais altamente qualificados. Nesses sistemas, um cirurgião se posiciona em um console que é quase completamente separado do robô. Geralmente, há outros dois profissionais treinados presentes que garantem que os instrumentos necessários cheguem ao do robô ou que o endoscópio esteja posicionado corretamente para uma visão perfeita.

A cirurgia como um processo complexo

“Podemos imaginar que, com a largura de banda de rede atual, o console poderia ser facilmente posicionado em qualquer lugar do mundo, não importa onde”, disse o Dr. Anirban Mukhopadhyay,  cientista da computação do Junior Research Group Medical and Environmental Computing (MEC-Lab) da Universidade Técnica de Darmstadt (TU Darmstadt). “E se a largura de banda for suficientemente estável, também é possível operar remotamente. Mas onde vamos encontrar esses profissionais treinados que estão no local para o procedimento e vão ajudar?” Assim, os pesquisadores que trabalham com o Dr. Mukhopadhyay estão desenvolvendo inteligência artificial capaz de assumir essas tarefas em áreas remotas e rurais.

Pesquisas anteriores no campo da inteligência artificial, em particular na análise de imagens, não são suficientes para isso. Por exemplo, para analisar um fluxo de trabalho cirúrgico, os métodos clássicos de visão computacional e algoritmos de aprendizado profundo são adaptados com alterações mínimas para que possam usar os dados da imagem cirúrgica. Em particular, os pixels dos vídeos são considerados para fazer uma classificação. Mas uma cirurgia é um processo complexo. Requer muita comunicação, porque as mudanças ocorrem constantemente no centro cirúrgico. Além disso, há uma falta de dados que podem ser usados ​​para treinar a inteligência artificial. Conjuntos de dados na faixa de cinco ou seis dígitos são frequentemente usados ​​para análise de imagens, mas não estão disponíveis durante as cirurgias. É difícil padronizar os dados porque não há duas cirurgias completamente iguais.

“Examinamos como podemos começar com formas na imagem em vez de pixels. Os cirurgiões estão interessados ​​na forma anatômica, na elasticidade dessas diferentes formas e em como operar, o que podem tocar e o que não devem tocar. Então tentamos incorporar essas ideias nos algoritmos de aprendizado profundo. As formas ocorrem apenas com uma topologia ou geometria específica. Se uma IA puder reconhecer esses aspectos, exigirá menos dados para aprender”, explicou o Dr. Mukhopadhyay.

Eventos imprevistos

Um problema difícil que permanece é que acontecem intercorrências durante uma cirurgia que podem dificultar até mesmo essa análise de imagem. Por exemplo, a interação entre o instrumento e o tecido pode causar sangramento. Isso altera a aparência da cena, e também é possível que o sangue possa obscurecer o instrumento. Além disso, podem ser usados instrumentos que queimam o tecido e causam fumaça. Além disso, a câmera pode se aproximar demais do instrumento e causar reflexos no metal. O robô então tem que identificar o que aconteceu.

Graças a esta pesquisa, no futuro, os cirurgiões poderão realizar operações em seus locais de trabalho em qualquer lugar do mundo. Toda a operação é dividida em pequenas fases. Cada robô identificaria cada estágio e informaria ao cirurgião qual a probabilidade de o robô ser capaz de realizar uma ação por si mesmo. Se for incapaz de fazê-lo, o cirurgião tem a capacidade de assumir o controle total. Robôs e cirurgiões se comunicam e interagem de maneira semelhante a cirurgiões e assistentes – e o paciente pode desfrutar de um nível de atendimento médico que se compara facilmente ao oferecido em uma clínica especializada.

Acesse a notícia completa na página da Universidade Técnica de Darmstadt (em inglês).

Fonte: Boris Hänßler, TU Darmstadt. Imagem: Katrin Binner, TU Darmstadt.

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