Las técnicas de aprendizaje automático desarrolladas por los estudiantes hacen que las cirugías sean más seguras y fáciles de revisar

Una beca interdisciplinaria con el Data Science Institute ha dado como resultado una tecnología prometedora de aprendizaje automático que puede realizar un seguimiento eficaz de la actividad quirúrgica compleja, por lo que tiene el potencial de mejorar los resultados, la seguridad y la documentación de los pacientes.

TingYan «Nicholas» Deng, un estudiante de tercer año que se especializa en ciencias de la computación, matemáticas y economía, usó algoritmos similares a los que controlan los vehículos autónomos para desarrollar tecnología que analiza el video quirúrgico capturado por una cámara que se coloca alrededor del cuello de un cirujano.

El proyecto fue desarrollado con Benoit Dawant, profesor de ingeniería eléctrica e informática y director del Instituto Vanderbilt de Cirugía e Ingeniería, y Alexander Langerman, profesor asociado de otorrinolaringología, cirugía de cabeza y cuello, y médico en residencia VISE 2020.

«El video es el registro objetivo final de lo que sucede en el quirófano», dijo Langerman. «Si un paciente necesita un segundo procedimiento, el cirujano puede ver exactamente lo que sucedió durante la primera cirugía. Pensando aún más, el video quirúrgico puede identificar formas de mejorar el desempeño del cirujano y los elementos que afectan los resultados del paciente. Solo necesitamos asegurarnos de que ‘ capturando las cosas correctas «.

El trabajo de Deng dio el siguiente paso para mejorar el video quirúrgico: garantizar que la cámara siempre apunte al lugar correcto.

El artículo «Detección automatizada de heridas quirúrgicas en videos de procedimientos de cuello abierto usando una máscara R-CNN» se publicó en las Actas de la Conferencia de la Sociedad de Ingenieros de Instrumentación Fotoóptica el 15 de febrero. Este trabajo es la primera demostración conocida de detección de heridas quirúrgicas mediante secuencias de vídeo en primera persona.

Advertencia: este video tiene imágenes gráficas de procedimientos quirúrgicos.

Deng entrenó un algoritmo llamado «máscara R-CNN» en videos quirúrgicos para segmentar y rastrear una herida quirúrgica sin dejar de ser inmune a las distracciones de las muchas manos, instrumentos y materiales que alteran constantemente las condiciones de luz y oscurecen el campo de visión. Esta actividad constante hizo que la aplicación de la mascarilla R-CNN fuera un desafío difícil y altamente técnico. Después de trabajar con más de mil imágenes, la máscara R-CNN puede cuantificar la distancia relativa y el movimiento entre la herida, la mano del cirujano y los instrumentos quirúrgicos.

«Para usar una cantidad relativamente pequeña de videos, el algoritmo funciona realmente bien», dijo Langerman. «Estoy seguro de que estamos en camino de crear una técnica altamente confiable para detectar elementos clave del campo quirúrgico abierto».

«Esta colaboración tuvo componentes muy interesantes. TingYan trajo su actitud creativa y decidida con él en el desarrollo de la máscara R-CNN», dijo Dawant. «Somos optimistas sobre hacia dónde se dirige este trabajo».

Al comenzar este trabajo en enero de 2020, Deng no tenía mucha experiencia con técnicas de aprendizaje profundo y de máquina. Siente que obtuvo un sentido mucho más concreto de la informática durante los talleres organizados por el Instituto de Ciencia de Datos y pudo aplicar esas lecciones para aprender otras formaciones algorítmicas. A partir de esta experiencia, Deng se ha interesado en obtener un título de posgrado en ciencia de datos.

«La parte más interesante de este proyecto es su naturaleza interdisciplinaria», dijo Deng. «No es fácil trabajar con imágenes médicas porque la mayoría no están disponibles abiertamente. Estaba muy emocionado de participar en un proyecto tan único, trayendo algoritmos de conducción innovadores a la cirugía».

La investigación de Deng fue apoyada por VISE. Está trabajando en dos artículos académicos: uno que compara los resultados y las metodologías de la máscara R-CNN con los enfoques existentes y otro en un segundo algoritmo de detección de objetos para rastrear instrumentos quirúrgicos. Deng continuará su trabajo a través de una beca VISE este verano.