Modelo de proceso quirúrgico genérico para métodos de tratamiento hepático mínimamente invasivos - Shenyang VisionaryPeak Ventures Co., Ltd.

Scientific Reports volumen 12, Número de artículo: 16684 (2022) Citar este artículo

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Detalles de métricas

El modelado de procesos quirúrgicos es un enfoque innovador que tiene como objetivo simplificar los desafíos que implica mejorar las cirugías a través del análisis cuantitativo de un modelo bien establecido de actividades quirúrgicas. En este artículo, se aplican estrategias de modelos de procesos quirúrgicos para el análisis de diferentes tratamientos hepáticos mínimamente invasivos (MILT), incluida la ablación y la resección quirúrgica de las lesiones hepáticas. Además, se presenta un modelo de proceso quirúrgico genérico para estas diferencias en MILT. El modelo de proceso quirúrgico genérico se estableció en tres niveles de granularidad diferentes. El modelo de proceso genérico, que abarca trece fases, se verificó con videos de procedimientos MILT y entrevistas con cirujanos. El modelo establecido cubre todas las actividades quirúrgicas e intervencionistas y las conexiones entre ellas y proporciona una base para análisis cuantitativos extensos y simulaciones de procedimientos MILT para mejorar los sistemas de cirugía asistida por computadora, capacitación y evaluación de cirujanos, sistemas de planificación y guía de cirujanos y evaluación de nuevos tecnologías

Durante muchos años, la cirugía se ha considerado un arte y se ha tratado la cirugía como un proceso impulsado por el artista. Esto concuerda con el hecho de que muchos de los procesos durante la cirugía se procesan mentalmente dentro del cerebro del artista/cirujano. Para exponer mejor este proceso, las reuniones de consenso de expertos, las guías nacionales e internacionales brindan recomendaciones generalizadas con un alto nivel de abstracción basadas en los pilares de la medicina basada en la evidencia. En los últimos años, con la introducción de nuevas tecnologías, herramientas y quirófanos híbridos (OR), las cirugías se volvieron cada vez más complicadas1. Mejorar estos procedimientos quirúrgicos de alta complejidad es una preocupación compartida por expertos con diferentes antecedentes. Sin embargo, sin un conocimiento sólido de estos procesos de tratamiento, difícilmente se pueden mejorar2.

En el modelado del proceso quirúrgico, las cirugías no se tratan como un proceso impulsado por el artista, sino como una secuencia de tareas y pasos seguidos por el equipo clínico3, que pueden apoyar el análisis y la predicción de acciones quirúrgicas. El análisis de los modelos de procesos quirúrgicos puede revelar los cuellos de botella y las mejoras potenciales de las cirugías, lo que ayuda a seguir avanzando4,5,6,7,8,9. Dichos modelos de proceso son un gran medio para encontrar la coherencia estructural de procedimientos quirúrgicos complejos y para obtener una comprensión cualitativa y cuantitativa profunda de las relaciones dentro del procedimiento quirúrgico, sus parámetros de variación y sus parámetros de salida10,11,12,13. Por lo tanto, estas son excelentes herramientas para capacitar equipos quirúrgicos y educar a jóvenes cirujanos.

El tratamiento hepático mínimamente invasivo (MILT) es un ejemplo de un procedimiento en el que diferentes médicos utilizan diferentes métodos y técnicas para tratar las lesiones hepáticas mediante manipulaciones hepáticas quirúrgicas/intervencionistas cuando los métodos no quirúrgicos (tratamientos no invasivos y de quimioterapia) no son adecuados. Después de la introducción en el siglo anterior, el enfoque mínimamente invasivo para la cirugía hepática ha cambiado solo en los últimos años la forma en que se tratan las lesiones benignas y malignas14,15. Aunque la naturaleza menos invasiva de MILT en comparación con las cirugías abiertas beneficia al paciente16,17, persisten varios desafíos que pueden aumentar el riesgo de errores quirúrgicos, incluida la visualización inadecuada de la estructura interna del paciente, la falta de retroalimentación táctil y la navegación compleja hacia las lesiones de tratamiento objetivo18, 19 Además, el cambio continuo de la forma y la ubicación del hígado debido, por ejemplo, al neumoperitoneo, la respiración del paciente y la manipulación del hígado durante una intervención, se suman a estos desafíos1. Durante las últimas tres décadas, se ha introducido una amplia gama de técnicas MILT. Estas técnicas se pueden categorizar en tres métodos: resección hepática laparoscópica (LLR)20,21,22,23,24, ablación hepática laparoscópica (LLA)25,26,27,28,29 y ablación percutánea (AP)30,31, 32,33,34 y resección asistida por robot35. Este documento se centra en las tres primeras categorías. Como resultado, diferentes cirujanos e intervencionistas utilizan diferentes métodos y técnicas, que pueden ejecutarse con grandes variaciones en el proceso. Además, los procedimientos dependen además de factores como:

habilidades, experiencia y preferencias del equipo médico

propiedades específicas del paciente, como la topografía del cuerpo del paciente, el estado de salud del paciente y el historial clínico

tipo, tamaño y ubicación de las áreas de tratamiento.

Todo esto se suma a la complejidad inherente de los procedimientos MILT. Un modelo de proceso genérico detallado de MILT es crucial para evaluar estas complejidades, educar a los nuevos cirujanos y mejorar los procedimientos MILT. Sin embargo, hasta donde sabemos, dicho modelo aún no se ha establecido. El único estudio disponible sobre el modelado del proceso MILT es un estudio cualitativo que describe la ablación percutánea por radiofrecuencia36. Por lo tanto, el objetivo de este estudio es establecer un modelo de proceso quirúrgico genérico (o flujo de trabajo quirúrgico) de MILT que cubra todo el procedimiento para una variedad de métodos MILT y sus técnicas correspondientes. El modelo de proceso genérico propuesto proporciona la relación entre entidades y permite estudios cuantitativos y cualitativos del procedimiento quirúrgico. El modelo de proceso se desarrolló de forma modular para aumentar su usabilidad y eficiencia y facilitar aspectos de adquisición de datos, análisis y mejora de procedimientos10,37,38,39.

Este estudio se centra en tres métodos MILT comúnmente distinguidos. Dentro de cada método se pueden distinguir varias variaciones, denominadas tipos:

Resección hepática laparoscópica (LLR): Resección de la región necesaria del parénquima hepático utilizando el abordaje mínimamente invasivo. Dependiendo del tamaño y ubicación de la región de resección, se pueden aplicar tres tipos de operaciones: resección formal40,41, resección anatómica42,43,44 y resección atípica, también conocida como preservación del parénquima45,46,47.

Ablación hepática laparoscópica (LLA): ablación laparoscópica del tumor mediante la colocación de una o varias agujas dentro o alrededor de la lesión objetivo, con el objetivo de destruir las células objetivo mediante quema, electrificación, congelación o productos químicos. El médico manipula las estructuras internas a través de pequeñas incisiones para hacer accesible la región de tratamiento y garantizar que el tratamiento se realice en el lugar correcto. LLA tiene cuatro tipos diferentes: ablación por radiofrecuencia (RFA)32,33,34,48, ablación por microondas (MWA)48,49,50,51, electroporación irreversible (IRE)52, crioablación (CA)53,54,55 y etanol Inyección (EI)56,57,58.

Ablación percutánea (AP): similar a LLA, pero sin manipulaciones laparoscópicas y las agujas de ablación se insertan directamente a través de la piel en el área de tratamiento. PA tiene los mismos tipos de tratamiento que LLA.

Para establecer un modelo de proceso genérico de MILT, se aplicaron las estrategias de modelado propuestas en nuestro trabajo anterior10 como se describe a continuación.

El modelo de proceso genérico de MILT se estableció en tres niveles de abstracción y granularidad, consulte la Fig. 1:

Procedimiento Consideración de todo el procedimiento como un solo proceso, desde la admisión del paciente hasta el final de la intervención. Máximo nivel de abstracción, mínima granularidad.

Fase (P) Contiene grupos de módulos y decisiones que comparten una meta o propósito. Nivel de abstracción intermedio, granularidad intermedia.

Módulo (M) Una cadena de acciones y decisiones que apuntan a cumplir una meta específica dentro de una fase. Bajo nivel de abstracción, alta granularidad.

Diferentes niveles de granularidad plasmados en el modelo de proceso quirúrgico desarrollado.

Los datos de los procedimientos MILT se recopilaron a través de observaciones en vivo y observaciones de video fuera de línea, estudio de literatura y entrevistas.

Los datos fueron adquiridos de:

Dieciséis observaciones en vivo en el Hospital Universitario de Oslo (OUH), Oslo, Noruega y el Centro Médico Erasmus, Rotterdam, Países Bajos (Erasmus MC), realizadas por equipos experimentados. Las observaciones en vivo se compusieron de doce tratamientos laparoscópicos y cuatro de ablación.

Ocho entrevistas con expertos clínicos en Erasmus MC y OUH.

Nueve observaciones fuera de línea utilizando grabaciones de video endoscópicas de cirugías hepáticas laparoscópicas y grabaciones en quirófano de procedimientos de ablación.

El modelo de proceso se diseñó principalmente en función de las observaciones en vivo en el quirófano. Se realizaron entrevistas con los miembros del equipo quirúrgico para verificar que los procedimientos observados fueran representativos de los métodos MILT en general. Para obtener un conocimiento profundo de los métodos quirúrgicos y permitir que los equipos se acostumbren al observador, el observador también asistió a varios procedimientos de resección laparoscópica de otros órganos en los hospitales mencionados. Además, se investigó la descripción del procedimiento de los procedimientos MILT en Refs.19,24,34,40,56,58,59,60,61,62,63,64,65.

Después de establecer el modelo de proceso MILT, se utilizaron grabaciones de video endoscópicas de cirugías hepáticas laparoscópicas de quince procedimientos adicionales para la verificación. Además, el autor (MG) ha asistido a seis sesiones de intervención en Erasmus MC y el Hospital Universitario de Berna (BUH).

Para la verificación final, el modelo de proceso propuesto se presentó a los médicos y la validez y corrección del modelo de proceso genérico para diferentes técnicas de realización de MILT se discutieron con los médicos participantes en OUH y Erasmus MC. Se utilizaron videos quirúrgicos de ejemplo para discutir cómo el modelo de proceso imita todas las actividades al realizar diferentes técnicas de MILT en la práctica clínica. Video Marker Software se utilizó para analizar los datos quirúrgicos registrados durante toda la duración de las cirugías de muestra en los videos endoscópicos.

Se obtuvo la aprobación ética de cada uno de los centros clínicos en los que se recolectaron los datos y se realizaron observaciones para el diseño y verificación del modelo de proceso (OUH: Regional Ethical Committee of South Eastern Norway- REK Sør-Øst B 2011/1285 and the Data Protection Officer de OUH) y Erasmus MC y BUH con el seguimiento de las normas éticas de los hospitales). Con base en las reglas de estos hospitales, se obtuvieron los consentimientos informados de los pacientes para una mayor investigación sobre su procedimiento quirúrgico. Todos los métodos para la adquisición y verificación de datos se realizaron de acuerdo con las directrices y normas pertinentes de los hospitales.

Se utilizó una combinación de enfoques de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba para beneficiarse de las ventajas de ambos enfoques (ver 10). Sobre la base de los datos de las observaciones del quirófano, las entrevistas y los estudios bibliográficos, se utilizó por primera vez un enfoque de arriba hacia abajo para establecer una visión global del flujo de trabajo quirúrgico. A continuación, los videos endoscópicos se utilizaron como datos de bajo nivel para modelar los detalles del modelo de proceso y mejorar la visión general general inicialmente establecida de abajo hacia arriba. Este proceso de modelado se repitió hasta que ya no hubo cambios en el modelo de proceso a partir de nuevas iteraciones.

La generalización del modelo de proceso MILT a LLR, LLA, PA y sus diferentes tipos y técnicas debería asegurar el acuerdo con las divergencias y diferencias de los procedimientos MILT en la práctica clínica. Por lo tanto, los datos para el análisis y el modelado se adquirieron en procedimientos que utilizan varios tipos y técnicas de MILT, con una variedad de condiciones de pacientes (edad, sexo, constitución, historial clínico, especificación y número de tumores, etc.). Los procedimientos individuales se fusionaron en el proceso de generalización, cubriendo todos los eventos de los tratamientos y no solo los eventos más probables.

El modelo de proceso MILT genérico se concretó mediante el uso de diagramas de modelo de proceso y flujo de trabajo. El modelo de proceso se hizo para tener una estructura modular para aumentar la usabilidad y la eficiencia del modelo10.

Se realizaron verificaciones cualitativas y cuantitativas para confirmar que el modelo de proceso genérico propuesto de MILT refleja el procedimiento en la práctica clínica:

Se realizó una verificación cualitativa para confirmar que las opciones de ruta en el modelo de proceso establecido se ajustan a cualquier orden observado de posibles acciones y decisiones que ocurren durante MILT en la práctica clínica. Esto se hizo registrando la secuencia de los elementos del modelo de proceso encontrados (fases y módulos) a lo largo de todo el procedimiento de tratamiento de quince observaciones fuera de línea de procedimientos MILT de OUH. Además, el autor (MG) ha asistido a cuatro sesiones de intervención en el Hospital Universitario de Berna y dos en Erasmus MC. Además, se realizaron entrevistas con equipos clínicos y se discutió el modelo de proceso con cirujanos altamente experimentados con al menos 10 años de experiencia quirúrgica en OUH y Erasmus MC.

Se realizó una verificación cuantitativa para confirmar que la suma de la duración de los elementos del flujo de trabajo encontrados (fases, módulos) era equivalente a los tiempos de procedimiento totales de quince procedimientos MILT fuera de línea de OUH.

Como cada procedimiento de tratamiento puede estar compuesto por miles de pasos, se desarrolló un software interno de registro de datos del modelo de proceso para facilitar el registro de datos en los videos de la cámara endoscópica (Fig. 2).

Una instantánea del software de registro de datos del modelo de proceso desarrollado (DOI: https://doi.org/10.4121/20163926). El software consta de tres secciones principales: (a) reproductor de video endoscópico, (b) panel de registro de datos para registrar datos al nivel de granularidad deseado, localmente o en la base de datos y (c) gestión de datos registrados.

Dentro del procedimiento de tratamiento MILT, incluidas sus preparaciones, clínicamente se distinguen tres subfases jerárquicas:

Operación: todo el proceso en el quirófano, desde que se preparan el quirófano y el paciente, hasta que se traslada al paciente fuera del quirófano a la sala de recuperación.

Intervención: comienza con la primera manipulación de la aguja de ablación o primera incisión en el abdomen por parte del intervencionista/cirujano y finaliza cuando se cierra la última incisión.

Cirugía: comienza con la primera incisión en el abdomen por parte del cirujano y finaliza cuando se ha cerrado la última incisión.

Tratamiento: el tratamiento físico real (resección o ablación) de la región objetivo.

El modelo de proceso genérico de los procedimientos MILT en el nivel de granularidad más bajo (abstracción más alta) se muestra en la Fig. 3, que muestra todas las fases. Las fases individuales se explican a continuación:

Modelo de proceso genérico de MILT a nivel de fase. La mayoría de las fases son de color azul con rectángulos de línea sólida; estas fases son comunes entre los procedimientos de ablación y resección. La fase gris, "manipulación de la aguja", está designada solo para los procedimientos de ablación. Las fases azul y gris están conectadas por flechas negras sólidas y rojas discontinuas que muestran el flujo de actividades. Las flechas continuas negras son comunes entre los procedimientos de ablación y resección, mientras que las flechas discontinuas rojas solo se usan para procedimientos de ablación. Los rectángulos verdes discontinuos muestran las fases que pueden ocurrir en cualquier momento durante la operación. Estas fases están conectadas con todas las demás fases, pero por razones de legibilidad, estas flechas se dejaron fuera de la figura. Las flechas negras discontinuas muestran la transferencia de datos, como imágenes médicas e historial médico del paciente.

Fase 01: Admisión: el paciente ingresa en el hospital y se recopila la anamnesis completa.

Fase 02: Imágenes reoperatorias: se toman imágenes médicas de la región abdominal para planificar el procedimiento MILT antes de una posible operación. La fase 02 puede tener lugar justo antes de la operación hasta unos meses antes.

Fase 03: Planificación preoperatoria: la planificación incluye todas las decisiones sobre cosas como el enfoque del tratamiento, las ubicaciones de las incisiones y las rutas de resección o las posibles ubicaciones de las agujas, el tamaño de la región objetivo, etc. antes de la posible operación. La planificación se basa en la anamnesis del paciente (de la Fase 01), imágenes médicas (de la Fase 02), equipos disponibles y recursos técnicos y experiencias.

Fase 04: Preparación intraoperatoria: el día de la operación, antes de la intervención, el paciente, el equipo de quirófano y los instrumentos quirúrgicos se preparan para la operación.

Fase 05: Imágenes intraoperatorias: las imágenes médicas se pueden adquirir en el quirófano, antes y durante la intervención.

Fase 06: Planificación intraoperatoria: el plan de tratamiento se puede generar o actualizar en el quirófano justo antes y durante la intervención. Todos los datos preoperatorios y nuevas imágenes se tomaron en el quirófano (de la fase 05) para ayudar a tomar decisiones en esta fase. El método y el tipo MILT también pueden cambiarse durante la operación. El procedimiento MILT se considera abortado si se convierte en un procedimiento no MILT, como una cirugía abierta.

Fase 07: Acceso al campo operatorio: si LLR o LLA es el método preferido, el cirujano primero hace accesible el campo operatorio.

Fase 08a/b: El aislamiento del área de tratamiento consiste en actividades para separar la región objetivo de las estructuras circundantes y prepara la región objetivo para el tratamiento. Según la naturaleza de estas actividades y cómo afectan la anatomía del paciente, el aislamiento se puede realizar de dos maneras:

Fase 08a: Aislamiento del área de tratamiento: Destructivo: aislamiento mediante disección destructiva (permanente) o cierre de las estructuras circundantes. Solo aplica para LLR y LLA.

Fase 08b: Aislamiento del área de tratamiento: No destructivo: Aislamiento con efectos temporales, utilizando acciones como cierre temporal de vasos o hidrodisección.

Fase 09: Manipulación de la aguja: maniobra de la(s) aguja(s) de ablación a la posición deseada.

Fase 10: Tratamiento: el tratamiento real de la región objetivo mediante resección o ablación.

Fase 11: Complicaciones intraoperatorias: manejo de cualquier complicación que pueda ocurrir durante la operación. Tales acciones pueden incluir, por ejemplo, transfusión de sangre y hemostasia (por ejemplo, ligadura de vasos sanguíneos) o drenaje quirúrgico.

Fase 12: Miscelánea: es posible que se lleven a cabo otras actividades clínicas que no sirven directamente al procedimiento MILT, como la biopsia y la colocación del catéter.

Fase 13: Vendaje intraoperatorio: todas las actividades destinadas a vendar, como la eliminación de materiales no absorbibles, el cierre de las incisiones, etc.

El modelo de proceso genérico de los procedimientos MILT a nivel de módulo, incluidas las fases, los módulos y las decisiones que vinculan los módulos, se proporciona en la Fig. 4 (DOI: https://doi.org/10.4121/20163968). Una leyenda que explica los diferentes símbolos utilizados en las Figs. 3 y 4 se proporciona en la Fig. 5. Todas las actividades en todo el procedimiento de MILT, incluidas las actividades secuenciales y paralelas, están cubiertas en el modelo de proceso genérico presentado. Las actividades paralelas se representan mediante símbolos. Aparte del apoyo continuo de enfermeras y anestesiólogos en todas las fases intraoperatorias y el acto de aspiración de sangre en paralelo a otras actividades de tratamiento durante la cirugía, según los datos actuales, las actividades paralelas están asociadas a dos fases: preparación intraoperatoria (Fase 4) y actividades de imágenes intraoperatorias (Fase 2). En las fases intraoperatorias, trazamos las conexiones asociadas con la fase de imagen, donde había una alta probabilidad de realizar rutinas de imagen. En otros lugares donde es menos probable que esto suceda, usamos un símbolo para mostrar la posibilidad de obtener imágenes. En la parte de material complementario S1 se proporciona un breve recorrido por el modelo de proceso MILT a nivel de módulo, incluido el contenido de los módulos en el modelo de proceso. En la Tabla 1 se proporciona una breve descripción de los módulos.

Modelo de proceso genérico para procedimientos MILT a nivel de granularidad del módulo. Consulte la Fig. 5 para obtener una explicación de los símbolos y estilos de línea utilizados. DOI: https://doi.org/10.4121/20163968.

La explicación de los símbolos y estilos de flecha usados en las Figs. 3 y 4.

El resultado de las verificaciones cuantitativas y cualitativas del modelo de proceso confirmó que el modelo de proceso proporciona un camino para todas las secuencias de acciones y decisiones encontradas que se observaron durante los procedimientos MILT en la práctica clínica. El material complementario-parte S2 enumera toda la secuencia registrada de acciones y decisiones en toda la duración de los videos endoscópicos de diferentes procedimientos quirúrgicos para la preservación del parénquima de un tumor ubicado en los Segmentos 5 y 6, 7 y 8 y 5, realizados en OUH. Las duraciones de todas las entidades en el procedimiento se presentan en el material complementario-parte S2. La Tabla 2 muestra la duración y las frecuencias de ocurrencia de cada acción extraída del video endoscópico en el que se basan los datos de S2 de la parte del material complementario, tanto en el módulo como en el nivel de granularidad de fase. La figura 6 proporciona una vista del modelo de proceso a nivel de fase para la duración y la frecuencia de ocurrencia de diferentes fases para el ejemplo típico de un procedimiento quirúrgico. Tenga en cuenta que durante todo el curso de una cirugía, algunos tiempos están fuera de la vista de la cámara endoscópica o asociados con actividades distintas a las acciones quirúrgicas, por ejemplo, es posible que el cirujano necesite sacar la cámara y limpiarla. El tiempo de dichas actividades también se extrae y etiqueta como Inactivo. Las fases 1 a 3 son fases preoperatorias y no son captadas por los videos endoscópicos. Estas fases preoperatorias se verificaron mediante la asistencia a sesiones de planificación e imágenes preoperatorias y discusiones con equipos clínicos. El resultado del proceso de verificación muestra que no hubo actividades en ninguno de los procedimientos MILT observados que no estuvieran cubiertos por el modelo de proceso propuesto.

Vista del modelo de proceso quirúrgico genérico a nivel de fase para la duración y la frecuencia de ocurrencia de diferentes fases para una cirugía de muestra presentada en Material complementario, parte S2 (tipo: preservación del parénquima de un tumor en los segmentos 5 y 6).

En sesiones con dos cirujanos altamente experimentados y dos cirujanos asistentes en OUH y Erasmus MC, discutiendo la validez y corrección del modelo de proceso genérico para diferentes técnicas de realización de MILT, se confirmó que el modelo de proceso propuesto imita las actividades en la práctica clínica.

Los modelos de procesos quirúrgicos aportan varias ventajas y allanan el camino para una mayor mejora de las operaciones. El modelo de proceso genérico presentado cubre una amplia gama de procedimientos MILT y técnicas asociadas. No se encontraron desviaciones del modelo de proceso propuesto en los procedimientos de tratamiento que se analizaron en el proceso de verificación. El modelo de proceso propuesto proporciona relaciones entre diferentes entidades de procedimientos MILT en los niveles de detalle propuestos. Por lo tanto, el modelo de proceso brinda la posibilidad de realizar un análisis cuantitativo y cualitativo extenso de los procedimientos con el nivel de detalle deseado.

En las fases intraoperatorias, distinguir entre la planificación y otras actividades de tratamiento es una tarea complicada. La planificación durante la operación es una actividad mental continua y puede considerarse como un elemento dentro de todas las fases intraoperatorias. El modelado de actividades de planificación en una fase separada en el modelo de proceso genérico proporciona la base para un mayor análisis y mejora de la planificación. Reconocer los puntos donde ocurre la planificación en el modelo del proceso quirúrgico y derivar las relaciones secuenciales entre la planificación y otras actividades intraoperatorias, muestra cómo y en qué medida la planificación se asocia con diferentes actividades y revela los posibles cuellos de botella de la planificación.

Las actividades de imagen pueden ocurrir en cualquier momento en las fases intraoperatorias. Aunque las actividades de imagen podrían definirse como una fase verde en el modelo de proceso quirúrgico genérico propuesto, se decidió modelar las dependencias secuenciales y paralelas entre entidades, ya que beneficia enormemente el análisis posterior del modelo de proceso y la realización de posibles simulaciones. Se realizaron observaciones en vivo y entrevistas con expertos en dos instituciones (OUH y Erasmus MC) para determinar la estructura de bajo nivel de granularidad del modelo de proceso. El modelo de proceso se estableció inicialmente con base en los datos del análisis de video endoscópico y observaciones en vivo en las instituciones mencionadas. Los datos se complementaron con estudios de literatura y análisis de videos de procedimientos disponibles en la web de diferentes institutos (Instituto de Educación Médica de la Universidad Estatal de Novgorod en Rusia y Unité Hepatobiliopancreatique en Estrasburgo, Francia. Los videos se pueden encontrar en el Dr. Sergey Baydo (https: //www.youtube.com/c/DrSergeyBaydo/videos) y el Dr. Riccardo Memeo (https://www.youtube.com/channel/UCdhB0tuE3EC_iNipn1A3ltg/videos) Canales de YouTube.) para que el modelo de proceso sea lo más general posible. Además, en el proceso de verificación, se analizaron los videos endoscópicos de quince cirugías adicionales realizadas en OUH y se realizaron seis observaciones en vivo de procedimientos MILT en Erasmus MC y BUH. Por estas razones, el modelo de proceso también debe ajustarse a los procedimientos de otras instituciones. En este estudio, no tomamos videos del quirófano. Estos registros harían posible una mayor validación cuantitativa del modelo, pero también requieren una aprobación ética especial, ya que se registra información sensible. En un estudio anterior, investigamos las consecuencias de grabar en el OR66. En este estudio se incluyó en el modelo de proceso genérico la fase preoperatoria y no la posoperatoria, debido a que la primera tiene una influencia directa en la realización del tratamiento, que es el foco de este trabajo. Todos los conceptos asociados con las diferentes técnicas de MILT se definen y categorizan como diferentes fases y módulos. Por lo tanto, esperamos que las variaciones en la realización de acciones en diferentes instituciones mediante el uso de diferentes técnicas/instrumentos, difícilmente causen desviaciones del modelo de proceso propuesto. Sin embargo, la falta de instrumentos, equipos o conocimientos puede cambiar el curso de las acciones o introducir formas innovadoras de abordar los problemas (eso puede suceder especialmente en países subdesarrollados), que pueden no ser considerados en el modelo de proceso presentado. El reconocimiento y el registro de las actividades quirúrgicas son cruciales para realizar análisis de procedimientos quirúrgicos, generar y verificar modelos de procesos quirúrgicos y entrenar métodos de aprendizaje automático para desarrollar sistemas de IA para los futuros quirófanos híbridos67. El Video Marker Software desarrollado internamente en este trabajo ayudó al registro y verificación eficientes de los datos sobre el video endoscópico. Los datos extraídos utilizando el software Video Marker de videos quirúrgicos que se adquieren de OUH se han presentado en Material complementario, parte S2. El análisis estadístico de los datos extraídos revela los cuellos de botella en diferentes cirugías. Con base en el análisis, los cirujanos dedicaron la mayor parte de su tiempo a la fase de tratamiento (P10); aproximadamente 25 min (40% del tiempo total de la cirugía), y casi el 85% de la duración de la fase de tratamiento se dedicó a la resección. Este resultado enfatiza la importancia de la fase de tratamiento en la duración total de la cirugía. El desarrollo de sistemas automatizados de reconocimiento de flujo de trabajo que puedan analizar (semi)automáticamente los videos endoscópicos con procesamiento de imágenes apropiado y/o métodos de aprendizaje automático están actualmente bajo la atención de los investigadores, especialmente para el análisis de tratamientos mínimamente invasivos68,69. Dichos sistemas pueden ser de gran utilidad para ayudar a recopilar datos quirúrgicos para diferentes propósitos de análisis y verificaciones del modelo de proceso67,70,71.

El modelo de proceso presentado ayuda a diferentes objetivos de análisis para mejorar las cirugías/intervenciones en los estudios de seguimiento. El análisis de los modelos de proceso y la provisión de conexiones entre todas las entidades de los procedimientos quirúrgicos identifican los puntos en los que la IA y los sistemas de software/plataforma pueden ser beneficiosos, predicen cuán grandes son los beneficios y determinan cómo se pueden diseñar y desarrollar estos sistemas para emplearlos en la práctica clínica. práctica, véase, por ejemplo, Ref.4,72. La fase de desarrollo de las tecnologías y herramientas deseadas para los quirófanos híbridos también puede beneficiarse del análisis de tales modelos de procesos quirúrgicos. En la actualidad, los métodos Ágiles (SCRUM, XP, etc.)73,74 están siendo ampliamente utilizados en el proceso de desarrollo de tecnologías. Estos métodos ayudan a una adaptación fluida a los requisitos cambiantes a lo largo del proceso de desarrollo mediante la planificación iterativa y los comentarios de los desarrolladores y los usuarios finales73,75. Con el modelo de proceso y simulaciones por computadora, el análisis del efecto de los posibles cambios y su elegibilidad ayuda a tomar decisiones y adaptaciones correctas durante las sesiones ágiles.

El modelo de proceso puede contribuir ampliamente en la formación y evaluación de habilidades de los cirujanos76,77,78. Se puede derivar la opción de tratamiento óptima para cada cirugía con condiciones específicas y se puede capacitar a los cirujanos novatos en función de la secuencia probable de eventos y las posibles desviaciones para cada operación. Los cirujanos experimentados pueden revisar los pasos y las posibles desviaciones antes o durante una operación como hoja de ruta. Para ello se requiere el reconocimiento en tiempo real de los pasos quirúrgicos sobre los videos endoscópicos, tema que ha llamado mucho la atención en los últimos años79,80. El modelo de proceso beneficia el análisis de las curvas de aprendizaje de los cirujanos81,82. Las duraciones y las frecuencias de ocurrencia de los pasos quirúrgicos y las desviaciones de las rutas quirúrgicas nominales se pueden usar como criterios para el análisis de la curva de aprendizaje, así como para las evaluaciones de las habilidades de los cirujanos. En los últimos años, las plataformas de navegación para guiar a los cirujanos en la realización de MILT atrajeron una amplia atención83,84,85,86,87,88. El análisis del modelo de proceso quirúrgico propuesto puede revelar las opciones de tratamiento óptimas para guiar a los equipos quirúrgicos que utilizan sistemas de navegación al sugerir/predecir los próximos pasos quirúrgicos y el tiempo necesario para realizar cada acción quirúrgica5,13,89,90. Actualmente, antes de la operación, el cirujano/intervencionista principal analiza los detalles de la anatomía específica del órgano del paciente y visualiza mentalmente todo el procedimiento y todos sus pasos clave. Las complejidades de dicha actividad de planificación preoperatoria pueden reducirse mediante el modelo de proceso que brinda la posibilidad de proponer opciones de tratamiento para procedimientos individuales. El análisis del modelo de proceso quirúrgico puede evitar costos adicionales de prueba y error en la fase de desarrollo de tecnologías y la introducción de nuevas tecnologías en la práctica clínica. Con el modelo de proceso, es posible proporcionar evidencia científica para la posible mejora de las cirugías mediante la tecnología propuesta para métodos/tipos/técnicas específicas de realización de cirugías. Los efectos y la elegibilidad de cualquier ajuste en las nuevas tecnologías se pueden analizar en el procedimiento quirúrgico, antes de la implementación real de las tecnologías, lo que resulta en un modelo de negocios más eficiente.

Se estableció un modelo de proceso quirúrgico genérico para MILT aplicando las estrategias de modelado desarrolladas en trabajos anteriores. El modelo presentado cubre los métodos MILT para la resección hepática laparoscópica, la ablación hepática laparoscópica y la ablación percutánea, con sus tipos, técnicas y variaciones según se observa en los datos obtenidos de diversas fuentes. Dado que el modelo presentado se estableció utilizando una representación de modelo numérico, se puede utilizar para un análisis cuantitativo y cualitativo extenso y la mejora de los procedimientos MILT a través de varias formas, como la introducción de nuevas tecnologías en el quirófano, la formación de equipos clínicos, el análisis del aprendizaje. evaluaciones de curvas y habilidades, optimización de la gestión de quirófanos y actividades del equipo médico en el quirófano.

Todos los datos generados o analizados durante este estudio se incluyen en este artículo publicado y sus archivos de información complementaria. Los conjuntos de datos generados y/o analizados durante el estudio actual también están disponibles en el DOI: https://doi.org/10.4121/20163968.

Kenngott, HG et al. Efectos de la laparoscopia, laparotomía y fase respiratoria sobre el volumen hepático en un modelo porcino vivo para resección hepática. Cirugía Endosc. 35(12), 7049–7057 (2021).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Maier-Hein, L. et al. Ciencia de datos quirúrgicos: de los conceptos a la traducción clínica. Medicina. Anal de imagen. 76, 102306 (2022).

Artículo PubMed Google Académico

MacKenzie, CL et al. Descomposición jerárquica de la cirugía laparoscópica: un enfoque de factores humanos para investigar el entorno del quirófano. Blanca. Terapia invasiva Tecnología aliada. 10(3), 121–127 (2001).

Artículo Google Académico

Loeve, AJ et al. Flujo de trabajo y tiempos de intervención de la ecografía focalizada guiada por RM: predicción del impacto de las nuevas técnicas. J. Biomédica. Informar. 60, 38–48 (2016).

Artículo PubMed Google Académico

Franke, S., Meixensberger, J. & Neumuth, T. Predicción del tiempo de intervención a partir de tareas quirúrgicas de bajo nivel. J. Biomédica. Informar. 46(1), 152–159 (2013).

Artículo PubMed Google Académico

Burgert, O. et al. Especificación de requisitos para sistemas de simulación quirúrgica con flujos de trabajo quirúrgicos. En la 15ª Conferencia Anual sobre Medicina y Realidad Virtual, MMVR 2007 58–63 (IOS Press, 2007).

Google Académico

Ebrahimi, H., Yee, A. y Whyne, C. El análisis del proceso quirúrgico identifica la falta de conectividad entre la alineación 2D fluoroscópica secuencial como un impedimento crítico en el enclavado intramedular femoral. En t. J. Cómputo. Asistir. Radiol. Cirugía 11(2), 297–305 (2016).

Artículo PubMed Google Académico

Neumann, J., et al., Simulación y optimización del flujo de trabajo perioperatorio en cirugía ortopédica, en el 1.er Taller internacional sobre quirófanos contextuales OR 2.0, OR 2.0 2018, 5.º Taller internacional sobre endoscopia robótica asistida por computadora, CARE 2018, 7.º Taller internacional on Clinical Image-Based Procedures, CLIP 2018, y 1st International Workshop on Skin Image Analysis, ISIC 2018, realizado en conjunto con la 21st International Conference on Medical Imaging and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2018. 2018. p. 3–11.

Fernández-Gutiérrez, F. et al. Optimización del flujo de trabajo para procedimientos de imágenes multimodales: un caso de TACE combinada guiada por rayos X y resonancia magnética. Blanca. Terapia invasiva Tecnología aliada. 26(1), 31–38 (2017).

Artículo PubMed Google Académico

Gholinejad, M., Loeve, AJ & Dankelman, J. Estrategias de modelado de procesos quirúrgicos: ¿Qué método elegir para determinar el flujo de trabajo?. Blanca. Terapia invasiva Tecnología aliada. 28(2), 91–104 (2019).

Artículo PubMed Google Académico

Neumuth, T. Modelado de procesos quirúrgicos. innovador Cirugía ciencia 2(3), 123–137 (2020).

Google Académico

Lalys, F. & Jannin, P. Modelado del proceso quirúrgico: una revisión. En t. J. Cómputo. Asistir. Radiol. Cirugía 9(3), 495–511 (2014).

Artículo PubMed Google Académico

Forestier, G. et al. Encontrar patrones discriminativos e interpretables en secuencias de actividades quirúrgicas. Artefacto Intel. Medicina. 82, 11–19 (2017).

Artículo PubMed Google Académico

Gouda, B. et al. Cirugía mínimamente invasiva de las metástasis hepáticas. Minerva Chir. 70(6), 429–436 (2015).

CAS PubMed Google Académico

Felli, E., Baumert, T. & Pessaux, P. ¿Es la resección del CHC anatómica verdadera mínimamente invasiva una forma futura de mejorar los resultados en el trasplante hepático puente o de rescate?. clin. Res. Hepatol. Gastroenterol. 1, 1 (2020).

Google Académico

Kang, SH et al. Resección hepática laparoscópica versus resección hepática abierta para el colangiocarcinoma intrahepático: resultados a los 3 años de un estudio de cohortes con coincidencia de puntuación de propensión. Cirugía oncol. 33, 63–69 (2020).

Artículo PubMed Google Académico

Guerrini, GP et al. Resección hepática laparoscópica versus abierta para el colangiocarcinoma intrahepático: el primer metanálisis. Arco de Langenbecks. Cirugía 405(3), 265–275 (2020).

Artículo PubMed Google Académico

Aghayan, DL et al. Resección hepática laparoscópica versus abierta en los segmentos posterosuperiores: un análisis de subgrupos del ensayo controlado aleatorio OSLO-COMET. HPB 21(11), 1485–1490 (2019).

Artículo PubMed Google Académico

Abbaszadeh-Kasbi, A. y Reza Keramati, M. Un comentario invitado sobre "Resultados perioperatorios que comparan la resección hepática repetida con la laparoscópica para el cáncer de hígado recurrente posterior a la hepatectomía: una revisión sistemática y un metanálisis" (Int J Surg 2020; Epub antes de la impresión): Resección hepática repetida laparoscópica versus abierta para el cáncer de hígado recurrente. En t. J. Cirugía. 78, 70 (2020).

Buell, JF y col. Resección hepática laparoscópica. Mermelada. Col. Cirugía 200(3), 472–480 (2005).

Artículo PubMed Google Académico

Mala, T. et al. Resección hepática laparoscópica: experiencia de 53 procedimientos en un solo centro. J. Páncreas hepatobiliar. Cirugía 12(4), 298–303 (2005).

Artículo PubMed Google Académico

Are, C., Fong, Y., & Geller, DA Resecciones hepáticas laparoscópicas, en Advances in Surgery. 2005, Academic Press Inc. p. 57–75.

Fretland, A. A. et al. Resección hepática abierta versus laparoscópica para metástasis hepáticas colorrectales (el estudio Oslo-CoMet): protocolo de estudio para un ensayo controlado aleatorio. Ensayos 16, 1 (2015).

Artículo Google Académico

Fretland, AA et al. Resección laparoscópica versus abierta para metástasis hepáticas colorrectales. Ana. Cirugía 267(2), 199–207 (2018).

Artículo PubMed Google Académico

Chopra, SS et al. Ablación laparoscópica por radiofrecuencia de tumores hepáticos: comparación de la guía por RM versus ultrasonido laparoscópico convencional para el posicionamiento de la aguja en un modelo fantasma. Blanca. Terapia invasiva Tecnología aliada. 20(4), 212–217 (2011).

Artículo PubMed Google Académico

Siperstein, A. et al. Ablación por radiofrecuencia laparoscópica de tumores hepáticos primarios y metastásicos: consideraciones técnicas. Cirugía Endosc. 14(4), 400–405 (2000).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Topal, B., Aerts, R. y Penninckx, F. Ablación por radiofrecuencia laparoscópica de tumores malignos hepáticos irresecables: viabilidad y resultado clínico. Cirugía Laparosc. Endosc. Tecnología percutánea. 13(1), 11–15 (2003).

Artículo Google Académico

Alemi, F. et al. Tratamiento laparoscópico de tumores hepáticos mediante un dispositivo de ablación por radiofrecuencia bipolar con sonda de dos agujas. HPB 13(9), 656–664 (2011).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Sheka, AC et al. Síndrome de lisis tumoral después de la ablación laparoscópica con microondas de metástasis hepáticas colorrectales. J. Gastrointestinal. Cáncer 51(2), 631–635 (2020).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Lee, SJ et al. Ablación percutánea por radiofrecuencia de metástasis hepáticas metacrónicas tras resección curativa de adenocarcinoma de páncreas. coreano J. Radiol. 21(3), 316–324 (2020).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Mertyna, P. et al. Ablación térmica: una comparación de la dosis térmica requerida para la coagulación inducida por radiofrecuencia, microondas y láser en un modelo de hígado bovino ex vivo. Academia Radiol. 16(12), 1539–1548 (2009).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Mulier, S. et al. Ablación por radiofrecuencia con cuatro electrodos como elemento básico para la ablación por radiofrecuencia matricial: experimentos hepáticos ex vivo y modelado del método de elementos finitos: influencia del modo eléctrico y de activación en el tamaño y la geometría de la coagulación. Cirugía oncol. 33, 145–157 (2020).

Artículo PubMed Google Académico

Melekhina, O. et al. Partición hepática percutánea asistida por radiofrecuencia versus embolización de la vena porta antes de la hepatectomía por colangiocarcinoma perihiliar. BJS Abierto 4 (1), 101–108 (2020).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Schullian, P. et al. Ablación por radiofrecuencia estereotáctica simultánea de múltiples (≥ 4) tumores hepáticos: viabilidad, seguridad y eficacia. J. Vasco. interv. Radiol. 31(6), 943–952 (2020).

Artículo PubMed Google Académico

Giulianotti, PC et al. Cirugía robótica hepática: Aspectos técnicos y revisión de la literatura. Cirugía Hepatobiliar. Nutrición 5(4), 311 (2016).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Liebmann, P. y Neumuth, T. Diseño basado en modelos de esquemas de flujo de trabajo para el quirófano del futuro. en la 40ª Conferencia Anual de la Society for Computer Science eV (GI): Service Science - New Perspectives for Computer Science, INFORMATIK 2010. 2010. Leipzig.

Kiran Kumar, P. & Khanna, V. Vistas modulares sobre sistemas de arquitectura de software. En t. J. Civ. Ing. Tecnología 8(2), 503–510 (2017).

Google Académico

Vidal-Silva, CL et al. En busca de una metodología de desarrollo de software modular: combinación de programación orientada a funciones y programación orientada a aspectos JPI. información Tecnología 30(3), 95–104 (2019).

Google Académico

Wang, YM & Liu, HW La condición de modularidad para las funciones de superposición y agrupación. Sistema de conjuntos borrosos. 372, 97–110 (2019).

Artículo MathSciNet MATEMÁTICAS Google Académico

Sheen, AJ, Jamdar, S. & Siriwardena, AK Hepatectomía laparoscópica para metástasis hepáticas colorrectales: el estado actual del arte. Frente. oncol. 9, 1 (2019).

Artículo Google Académico

Cipriani, F. et al. Hemihepatectomía pura laparoscópica versus abierta: una evaluación crítica y expectativas realistas: un análisis basado en puntaje de propensión de hemihepatectomías derecha e izquierda de nueve centros de referencia terciarios europeos. J. Páncreas hepatobiliar. ciencia 27(1), 3–15 (2020).

Artículo PubMed Google Académico

Kim, JH Segmentectomía anatómica laparoscópica utilizando el abordaje transfisural Glissonean. Arco de Langenbecks. Cirugía 405(3), 365–372 (2020).

Artículo PubMed Google Académico

Ella, WH et al. Resección anatómica versus no anatómica para la metástasis hepática colorrectal. Mundo J. Surg. 1, 1 (2020).

Google Académico

Qi, LN et al. Resultados de la resección anatómica versus no anatómica para el carcinoma hepatocelular según el estado de las células tumorales circulantes. Ana. Medicina. 52(1–2), 21–31 (2020).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Kalil, JA et al. Hepatectomía laparoscópica con conservación del parénquima: la nueva cirugía mínimamente invasiva máxima del hígado: una revisión sistemática y un metanálisis. J. Gastrointestinal. Cirugía 23(4), 860–869 (2019).

Artículo PubMed Google Académico

Deng, G. et al. Hepatectomía con conservación del parénquima versus extendida para las metástasis hepáticas colorrectales: una revisión sistemática y un metanálisis. Cáncer Med. 8(14), 6165–6175 (2019).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Aghayan, DL et al. Resección hepática laparoscópica con conservación de parénquima para metástasis colorrectales. Radiol. oncol. 52(1), 36–41 (2018).

Artículo MathSciNet PubMed Google Académico

da Costa, AC et al. Radiofrecuencia combinada con inmunomodulación para el carcinoma hepatocelular: Estado del arte e innovaciones. Mundo J. Gastroenterol. 26(17), 2040–2048 (2020).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Bressem, KK et al. Exploración de patrones de cambios de tamaño dinámico de lesiones después de la ablación hepática con microondas en un modelo porcino in vivo. ciencia Rep. 10, 1 (2020).

Artículo Google Académico

Ajao, MO et al. Laparoscopia bidimensional (2D) versus tridimensional (3D) para el cierre de la cúpula vaginal por parte de cirujanos en formación: un ensayo controlado aleatorio. Cirugía Endosc. 1, 1 (2019).

Google Académico

Aarts, BM et al. Ablación percutánea con microondas de carcinoma de células renales T1 comprobado histológicamente. Cardiovasc. Intervenir. Radiol. 43(7), 1025–1033 (2020).

Artículo CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Zimmerman, A., Grand, D. & Charpentier, KP Electroporación irreversible del carcinoma hepatocelular: selección de pacientes y perspectivas. J. Hepatocell. Carcinoma 4, 49 (2017).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Kim, DK et al. Crioablación percutánea en carcinoma hepatocelular en estadio temprano: análisis de factores locales de progresión tumoral. Diagnóstico interv. Radiol. 26(2), 111–117 (2020).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Cha, SY et al. Ablación por radiofrecuencia versus crioablación para el carcinoma hepatocelular perivascular pequeño: análisis de puntaje de propensión de los resultados a mediano plazo. Cardiovasc. Intervenir. Radiol. 43(3), 434–444 (2020).

Artículo PubMed Google Académico

Mala, T. et al. Crioablación de metástasis hepáticas colorrectales: control tumoral mínimamente invasivo. Escanear. J. Gastroenterol. 39(6), 571–578 (2004).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Swierz, MJ et al. Inyección percutánea de etanol para metástasis hepáticas. Sistema de base de datos Cochrane. Rev. 1, 2 (2020).

Google Académico

Chedid, MF et al. La embolización transarterial y la inyección percutánea de etanol como terapia puente eficaz antes del trasplante de hígado para el carcinoma hepatocelular relacionado con la hepatitis C. Gastroenterol. Res. Practica 1, 1 (2016).

Artículo Google Académico

Riemsma, RP et al. Inyección percutánea de etanol para metástasis hepáticas. Sistema de base de datos Cochrane. Rev. 1(5), 1 (2013).

Google Académico

Artículo Google Académico

Simon, CJ, DE Dupuy y WW Mayo-Smith, Ablación por microondas: principios y aplicaciones. Radiografías, 2005. 25(suppl_1): pág. S69-S83.

Lencioni, R. & Crocetti, L. Ablación térmica guiada por imagen del carcinoma hepatocelular. crítico Rev.Oncol. hematol. 66(3), 200–207 (2008).

Artículo PubMed Google Académico

Ryan, MJ et al. Técnicas de ablación para tumores hepáticos primarios y metastásicos. Mundo J. Hepatol. 8(3), 191 (2016).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Glazer, DI et al. Crioablación percutánea guiada por imagen de tumores hepáticos: experiencia de un solo centro con resultados intermedios a largo plazo. AJR Am. J. Roentgenol. 209(6), 1381 (2017).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Spinczyk, D. et al. Apoyar el diagnóstico y la planificación de la terapia para la ablación percutánea de tumores hepáticos y abdominales y la evaluación preclínica. computar Medicina. Gráfico de imágenes. 78, 101664 (2019).

Artículo PubMed Google Académico

Troisi, RI et al. Factores de riesgo y manejo de conversiones a abordaje abierto en resección hepática laparoscópica: análisis de 265 casos consecutivos. HPB 16(1), 75–82 (2014).

Artículo PubMed Google Académico

Henken, KR y col. Implicaciones de la ley sobre grabación de video en la práctica clínica. Cirugía Endosc. 26(10), 2909–2916 (2012).

Artículo PubMed Google Académico

Lecuyer, G. et al. Anotación asistida de fases y pasos para videos quirúrgicos. En t. J. Cómputo. Asistir. Radiol. Cirugía 15(4), 673–680 (2020).

Artículo PubMed Google Académico

Twinanda, AP et al. Endonet: Una arquitectura profunda para tareas de reconocimiento en videos laparoscópicos. Trans. IEEE. Medicina. Imágenes 36(1), 86–97 (2016).

Artículo PubMed Google Académico

Garrow, CR et al. Aprendizaje automático para el reconocimiento de la fase quirúrgica: una revisión sistemática. Ana. Cirugía 273(4), 684–693 (2021).

Artículo PubMed Google Académico

Dergachyova, O. et al. Segmentación automática en tiempo real basada en datos y reconocimiento del flujo de trabajo quirúrgico. En t. J. Cómputo. Asistir. Radiol. Cirugía 11(6), 1081–1089 (2016).

Artículo PubMed Google Académico

Loukas, C. Análisis de contenido de video de procedimientos quirúrgicos. Cirugía Endosc. 32(2), 553–568 (2018).

Artículo PubMed Google Académico

Jannin, P. & Morandi, X. Modelos quirúrgicos para neurocirugía asistida por computadora. Neuroimagen 37(3), 783–791 (2007).

Artículo CAS PubMed Google Académico

Ahmad, MO, y Raulamo-Jurvanen, P. Colaboración científica, citación y análisis de temas de la Conferencia Internacional sobre Documentos de Desarrollo de Software Ágil, en la 3.ª Conferencia Internacional sobre Desarrollo de Software Lean y Ágil, LASD 2019, y la 7.ª Conferencia sobre Multimedia, Interacción, Diseño e Innovación, MIDI 2019, A. Przybylek y ME Morales-Trujillo, Editores. 2020, Springer. pag. 108–132.

Vallón, R. et al. Revisión sistemática de la literatura sobre prácticas ágiles en el desarrollo global de software. información suave Tecnología 96, 161–180 (2018).

Artículo Google Académico

Dingsoeyr, T., Falessi, D. & Power, K. Desarrollo ágil a escala: la próxima frontera. Software IEEE. 36(2), 30–38 (2019).

Artículo Google Académico

Uemura, M. et al. Evaluación de habilidades quirúrgicas procedimentales en entornos de entrenamiento laparoscópico. En t. J. Cómputo. Asistir. Radiol. Cirugía 11(4), 543–552 (2016).

Artículo PubMed Google Académico

Nakawala, H., Ferrigno, G. y De Momi, E. Desarrollo de un sistema de entrenamiento quirúrgico inteligente para toracocentesis. Artefacto Intel. Medicina. Rev. 84, 50–63 (2018).

Artículo PubMed Google Académico

Schumann, S., Bühligen, U. & Neumuth, T. Evaluación de la calidad de los resultados mediante medidas de cumplimiento del proceso quirúrgico en cirugía laparoscópica. Artefacto Intel. Medicina. 63(2), 85–90 (2015).

Artículo PubMed Google Académico

Volkov, M., et al. Aprendizaje automático y coresets para segmentación de video automatizada en tiempo real de cirugía laparoscópica y asistida por robot. en la conferencia internacional IEEE de 2017 sobre robótica y automatización (ICRA). 2017. IEEE.

Padoy, N. Máquina y aprendizaje profundo para el reconocimiento del flujo de trabajo durante la cirugía. Blanca. Terapia invasiva Tecnología aliada. 28(2), 82–90 (2019).

Artículo PubMed Google Académico

Forestier, G. et al. Análisis de movimiento quirúrgico usando patrones interpretables discriminativos. Artefacto Intel. Medicina. 91, 3–11 (2018).

Artículo PubMed Google Académico

Forestier, G. et al. Habilidades quirúrgicas: ¿Se pueden calcular curvas de aprendizaje a partir de registros de actividades quirúrgicas?. En t. J. Cómputo. Asistir. Radiol. Cirugía 13(5), 629–636 (2018).

Artículo PubMed Google Académico

Palomar, R. et al. Reconstrucción de superficie para la planificación y navegación de resecciones hepáticas. computar Medicina. Gráfico de imágenes. 53, 30–42 (2016).

Artículo PubMed Google Académico

Zachariadis, O. et al. Aceleración de la interpolación B-spline en GPU: aplicación al registro de imágenes médicas. computar Métodos Prog. biomedicina 1, 193 (2020).

Google Académico

Riediger, C. et al. Primera aplicación de resonancia magnética intraoperatoria del hígado durante el procedimiento ALPPS para metástasis hepáticas colorrectales. Arco de Langenbecks. Cirugía 405(3), 373–379 (2020).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Sakata, K., Kijima, T. y Arai, O. Informe inicial: un nuevo sistema de navegación intraoperatoria para la resección hepática laparoscópica mediante ecografía virtual en tiempo real. ciencia Rep. 10(1), 1 (2020).

Artículo Google Académico

Luo, H. et al. Navegación de realidad aumentada para la resección hepática con un laparoscopio estereoscópico. computar Métodos Programas Biomed. 1, 187 (2020).

ANUNCIOS Google Académico

Pérez de Frutos, J. et al. Prueba de laboratorio del método de registro Single Landmark para navegación basada en ultrasonido en laparoscopia utilizando una plataforma de código abierto. En t. J. Cómputo. Asistir. Radiol. Cirugía 13(12), 1927–1936 (2018).

Artículo PubMed PubMed Central Google Académico

Forestier, G. et al. Coincidencia automática de cirugías para predecir las próximas acciones de los cirujanos. Artefacto Intel. Medicina. 81, 3–11 (2017).

Artículo PubMed Google Académico

Dergachyova, O., Morandi, X. & Jannin, P. Transferencia de conocimientos para la predicción de la actividad quirúrgica. En t. J. Cómputo. Asistir. Radiol. Cirugía 13(9), 1409–1417 (2018).

Artículo PubMed Google Académico

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Este trabajo es parte del proyecto HiPerNav que recibió fondos del programa de Investigación e Innovación Horizonte 2020 de la Unión Europea bajo el acuerdo de subvención No 722068.

Departamento de Ingeniería Biomecánica, Facultad de Ingeniería Mecánica, Marítima y de Materiales, Universidad Tecnológica de Delft, Delft, Países Bajos

Maryam Gholinejad, Arjo J. Loeve y Jenny Dankelman

El Centro de Intervención, Hospital Universitario de Oslo, Oslo, Noruega

Egidius Pelanis, Davit Aghayan, Åsmund Avdem Fretland, Bjørn Edwin y Ole Jakob Elle

Instituto de Medicina Clínica, Facultad de Medicina, Universidad de Oslo, Oslo, Noruega

Egidio Pelanis y Bjorn Edwin

Departamento de Cirugía N1, Universidad Médica Estatal de Ereván Después de M. Heratsi, Ereván, Armenia

Pescante Aghayan

Departamento de Cirugía HPB, Hospital Universitario de Oslo, Oslo, Noruega

Åsmund Avdem Fretland y Bjorn Edwin

Departamento de Cirugía, División de HPB y Cirugía de Trasplante, Erasmus MC, Centro Médico Universitario de Róterdam, Róterdam, Países Bajos

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Correspondencia a Maryam Gholinejad.

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Reimpresiones y permisos

Gholinejad, M., Pelanis, E., Aghayan, D. et al. Modelo de proceso quirúrgico genérico para métodos de tratamiento hepático mínimamente invasivos. Informe científico 12, 16684 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-19891-1

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Recibido: 20 de octubre de 2021

Aceptado: 06 septiembre 2022

Publicado: 06 octubre 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-19891-1

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