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Method Article
Cette étude propose une nouvelle approche de planification préopératoire basée sur l’intelligence artificielle basée sur la récupération d’une base de données de cas chirurgicaux experts dans l’arthroplastie de révision de la hanche. De plus, la technique a d’abord été utilisée chez cinq patients, présentant une réduction du temps opératoire et des hémorragies peropératoires.
Une planification préopératoire précise dans l’arthroplastie de révision de la hanche est cruciale pour obtenir des résultats réussis. Afin d’améliorer l’évaluation intuitive de la gravité des défauts osseux acétabulaires et de tirer parti de l’expérience réussie antérieure en arthroplastie de révision de la hanche, cette étude propose une nouvelle approche basée sur la récupération d’une base de données de cas chirurgicaux experte et est initialement mise en œuvre dans une application clinique. Dans cette étude, cinq patients nécessitant une arthroplastie de révision de la hanche ont été planifiés avant l’opération pour utiliser le système de planification chirurgicale de base de données de cas experts. Les données d’imagerie du patient ont été saisies dans le système et appariées aux cas de la base de données de cas experts. Sur la base de l’expérience chirurgicale de l’expert, un plan de chirurgie de révision a été recommandé. Si aucun cas approprié n’a été trouvé, le modèle et la position de la prothèse ont été planifiés sur la base des résultats de reconstruction spécifiques au patient. Au total, cinq patients ont été recrutés dans cette étude, quatre hommes et une femme, avec un âge moyen de 50,6 ans. Le diagnostic était un descellement aseptique de la prothèse après une arthroplastie de la hanche. La durée opératoire moyenne était de 123,2 minutes et l’hémorragie peropératoire moyenne était de 672 ml. Aucune complication peropératoire, telle qu’une lésion vasculaire ou nerveuse, n’a été observée. Dans le cas 2, par exemple, l’application de ce schéma de planification innovant a permis au chirurgien de définir le plan de révision chirurgicale de ce patient dans la période préopératoire, réduisant ainsi le temps opératoire et l’hémorragie peropératoire. De plus, les patients pouvaient être informés à l’avance des résultats de cas analogues. L’utilisation d’une approche d’analyse de données volumineuses grâce à notre base de données de cas complète permet l’identification automatisée des plans de traitement experts correspondants tout au long du processus. Cela profite particulièrement aux chirurgiens orthopédistes inexpérimentés, car il leur fournit des conseils précis sur les stratégies chirurgicales pour les aider à choisir les tailles de prothèses et les positions de montage appropriées. De plus, les résultats correspondants peuvent offrir aux patients des visualisations décrivant les résultats postopératoires prévus.
La prévalence croissante de l’arthroplastie totale primaire de la hanche (THA) a entraîné une augmentation correspondante de la nécessité d’une arthroplastie de révision en raison d’un certain nombre de facteurs, notamment le relâchement aseptique, l’infection, la luxation récurrente et la fracture périprothétique1. Par rapport à l’arthroplastie primaire de la hanche, la chirurgie de révision de la hanche est une procédure plus complexe techniquement et cliniquement difficile, avec des taux de mortalité plus élevés2, des coûts de soins de santé plus élevés3 et des risques de complications plus élevés4.
Dans l’arthroplastie de révision de la hanche, la reconstruction de la perte osseuse acétabulaire et le choix de la prothèse sont primordiaux pour déterminer le succès de la chirurgie. Le chirurgien orthopédiste doit évaluer le stock osseux résiduel et l’anatomie modifiée, en visant une stabilité initiale adéquate de la cupule acétabulaire1 nouvellement implantée. Par conséquent, une planification préopératoire précise est cruciale pour guider les options de traitement disponibles.
À l’heure actuelle, les chirurgiens orthopédistes sont chargés d’effectuer une évaluation complète et de planifier l’arthroplastie de révision en fonction des résultats de l’imagerie préopératoire et de leur propre expérience chirurgicale. Néanmoins, cela représentera un défi important pour le chirurgien inexpérimenté.
Avec le développement de la technologie de l’intelligence artificielle (IA), elle est de plus en plus utilisée en chirurgie orthopédique, principalement pour la segmentation d’images, le diagnostic et la classification des pathologies et des implants5. Pendant ce temps, l’IA commence à obtenir des succès initiaux dans l’assistance primaire THA6. Cependant, la planification préopératoire intelligente de l’arthroplastie de révision de la hanche reste une ardoise vierge. L’IA a un avenir prometteur dans la chirurgie de révision de la hanche, en particulier dans l’évaluation des défauts osseux. Ces défauts sont uniques à chaque patient, et bien qu’ils présentent certains motifs, la méthode traditionnelle de classification de Paprosky n’a pas la précision requise pour les caractériser pleinement. Néanmoins, l’IA est capable d’extraire des informations plus détaillées à partir de données d’image, offrant une voie prometteuse pour améliorer l’exactitude et la précision de l’évaluation des défauts osseux. Nous avons développé un nouveau système de planification préopératoire assisté par l’IA pour guider les décisions des chirurgiens orthopédistes concernant l’arthroplastie de révision sur la base de la récupération d’une base de données de cas chirurgicaux spécialisés.
Nous avons d’abord établi une nouvelle méthode de reconstruction des défauts osseux acétabulaires, en quantifiant et en typant les défauts osseux acétabulaires. Par la suite, nous avons construit une base de données de cas de révision de la hanche en recueillant des données cliniques et d’imagerie sur 200 cas chirurgicaux de révision de la hanche auprès d’un expert national senior. La base de données comprend la tomodensitométrie (TDM) préopératoire, les radiographies préopératoires, les radiographies postopératoires et les données démographiques des patients. Nous pouvons apparier les cas dans la base de données en fonction des caractéristiques actuelles des défauts osseux des patients devant subir une intervention chirurgicale et trouver les scénarios de cas les plus similaires pour fournir au chirurgien une référence préopératoire. Cette approche permet au chirurgien d’avoir une idée préopératoire du protocole de révision acétabulaire, réduisant ainsi le temps d’essais et d’erreurs peropératoires.
L’étude a reçu l’autorisation du comité d’éthique de l’hôpital orthopédique et traumatologique de Luoyang de la province du Henan. De plus, cette étude était basée sur des données d’imagerie et ne nuirait pas aux volontaires ni ne divulguerait leurs informations. Par conséquent, en vertu de la législation nationale et des exigences institutionnelles, il n’était pas nécessaire que les participants ou leurs tuteurs légaux/proches parents signent un formulaire de consentement éclairé.
1. Importation d’images
2. Récupération de l’insuffisance osseuse acétabulaire du côté affecté
3. Segmentation et reconstruction d’images
4. Partage de l’insuffisance osseuse acétabulaire et calcul de la quantité de défaut
5. Recherche experte dans la base de données de révision de la hanche - planification des défauts acétabulaires
Actuellement, nous avons appliqué cette méthode dans cinq cas de patients ayant subi une arthroplastie de révision de la hanche, dont quatre hommes et une femme. L’âge variait de 42 à 67 ans. Ils ont été diagnostiqués comme un descellement aseptique de la prothèse après une arthroplastie de la hanche et classés sur la base de la classification de Paprosky8. La durée opératoire moyenne des cinq patients était de 123,2 min, avec une perte de sang per...
En raison de lésions anatomiques importantes, de l’état complexe des tissus mous après une arthroplastie de la hanche et de la présence d’artefacts métalliques sévères souvent associés aux implants métalliques, il est souvent nécessaire pour les professionnels de la santé expérimentés d’utiliser la reconstruction 3D pour analyser de manière exhaustive les résultats d’imagerie et les manifestations cliniques afin d’évaluer des défauts osseux spécifiques chez le...
L’auteur Xiaolu Xi, Ke Yuan et Qiang Xie sont employés par Wuhan United Imaging Surgical Co., Ltd. Les autres auteurs déclarent qu’ils n’ont pas d’intérêts concurrents.
Le système de planification préopératoire par IA dans ce travail a été soutenu par Wuhan United Imaging Surgical Co., Ltd.
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