Алгоритм удаленного искусственного интеллекта надежно определяет критерии безопасности в детской хирургии

Лапароскопическая холецистэктомия все чаще выполняется у детей, однако повреждение желчных протоков остается серьезным и потенциально разрушительным осложнением. CVS, требующая полного рассечения печеночно-кистозного треугольника, отделения желчного пузыря от печени и четкой визуализации двух структур, входящих в желчный пузырь, была разработана для снижения этого риска. Однако правильная идентификация CVS весьма субъективна и широко варьируется среди хирургов. Существуют стандартизированные системы оценки, но они применяются непоследовательно, особенно в педиатрических учреждениях, где процедуры проводятся реже, чем у взрослых. Хотя искусственный интеллект показал себя многообещающим в обнаружении сердечно-сосудистых заболеваний во взрослой хирургии, его использование у детей и в отдаленных районах осталось совершенно неисследованным. Из-за этих проблем срочно необходима специальная оценка обнаружения CVS в реальном времени с помощью искусственного интеллекта при детской лапароскопической холецистэктомии.

Исследователи в Аргентине теперь проверили именно это. В исследовании (DOI: 10.1136/wjps-2025-001125), опубликованном 1 июля 2026 года в World Journal of Pediatric Surgery , группа профессора доктора Рамона Эксени из больницы дель Ниньо и больницы доктора Косме Аргерих продемонстрировала, что удаленно развернутый алгоритм искусственного интеллекта может надежно обнаруживать сердечно-сосудистые заболевания во время живая детская лапароскопическая холецистэктомия. Система обрабатывала хирургическое видео, передаваемое через стандартную платформу телеконференций Zoom, идентифицировала анатомические структуры в режиме реального времени и предупреждала хирурга, когда все критерии безопасности были соблюдены — и все это без необходимости использования какого-либо аппаратного обеспечения искусственного интеллекта в месте проведения операции.

Команда сначала обучила свой алгоритм искусственного интеллекта на более чем 1000 изображениях, извлеченных из 346 видеозаписей лапароскопической холецистэктомии у взрослых, научив его распознавать пузырную артерию, пузырный проток, печеночно-кистозную трубку. окно и кистозная пластинка. Затем они протестировали систему на 50 педиатрических пациентах в возрасте от 6 до 18 лет. Хирургическое видео было передано на расстояние 21 километр во вторую больницу, где алгоритм анализировал каждый кадр, рисуя цветные рамки вокруг целевых структур: синий — для пузырной артерии, зеленый — для пузырного протока, светло-серый — для печеночно-кистозного окна и темно-серый — для кистозной пластинки. Только когда все четыре появились вместе, система включила звуковой сигнал «обнаружения», сигнализирующий о том, что три критерия Страсберга для CVS полностью соблюдены. Два хирурга-эксперта, полностью не знавшие результатов работы ИИ, независимо друг от друга оценили наличие CVS. Согласование было идеальным: значение каппы Коэна составляло 1,0. В 38 из 50 случаев выявлен полный ССС. В остальных 12 случаях и алгоритм, и хирурги согласились с отсутствием одного или нескольких элементов — чаще всего пузырной артерии или кистозной пластинки. Никаких послеоперационных осложнений не произошло, а удаленная установка не привела к каким-либо техническим сбоям, за исключением трех исключенных проблем с передачей данных. Система была разработана с учетом приоритета высокой специфичности, избегая ложных тревог, даже если это означало случайные ложноотрицательные результаты.

Авторы заявили, что система не предназначена для замены хирургического решения, а действует как дополнительная пара глаз во время критического этапа операции. «Мы разработали очень конкретный алгоритм — он подает сигнал тревоги только тогда, когда виден каждый элемент безопасности», — объяснили они. «Это означает, что он может намеренно пропустить некоторые неполные вскрытия, но никогда не кричит волк. Для детских хирургов, которые выполняют гораздо меньше операций на желчном пузыре, чем их взрослые коллеги, такой вид удаленной помощи может стать настоящей страховкой во время обучения или в условиях ограниченных ресурсов. Мы рассматриваем его как масштабируемый инструмент, а не замену опыта».

Такой подход может помочь снизить субъективность идентификации CVS, особенно в больницах без специализированной инфраструктуры искусственного интеллекта или там, где много педиатрических пациентов. низкий. Поскольку алгоритм работает на удаленном сервере и обменивается данными посредством стандартной телеконференции, в операционной требуется только подключение к Интернету и видеотрансляция. Такая конструкция делает расширенное интраоперационное руководство потенциально доступным для общественных больниц и центров хирургической подготовки. Авторы отмечают, что все еще необходимы более крупные многоцентровые проспективные исследования, особенно для проверки системы у детей младшего возраста в возрасте до 5 лет и у пациентов с тяжелым воспалением или редкими анатомическими изменениями, такими как аберрантные протоки или некомплектные артерии. В случае дальнейшей проверки удаленное обнаружение CVS с помощью искусственного интеллекта может стать практичным и масштабируемым инструментом для повышения хирургической безопасности при детской лапароскопической холецистэктомии во всем мире.