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Method Article
Questo studio propone un nuovo approccio di pianificazione preoperatoria basato sull'intelligenza artificiale basato sul recupero di database di casi chirurgici esperti nell'artroplastica dell'anca di revisione. Inoltre, la tecnica è stata inizialmente impiegata in cinque pazienti, mostrando una riduzione del tempo operatorio e un'emorragia intraoperatoria.
Un'accurata pianificazione preoperatoria nell'artroplastica di revisione dell'anca è fondamentale per ottenere risultati di successo. Per migliorare la valutazione intuitiva della gravità del difetto osseo acetabolare e sfruttare la precedente esperienza di successo nell'artroplastica di revisione dell'anca, questo studio propone un nuovo approccio basato sul recupero di database di casi chirurgici esperti ed è inizialmente implementato in applicazione clinica. In questo studio, cinque pazienti che necessitavano di artroplastica dell'anca di revisione sono stati pianificati prima dell'intervento per utilizzare il sistema di pianificazione chirurgica del database di casi esperti. I dati di imaging del paziente sono stati inseriti nel sistema e abbinati ai casi nel database dei casi esperti. Sulla base dell'esperienza chirurgica dell'esperto, è stato raccomandato un piano di chirurgia di revisione. Se non veniva trovato un caso adatto, il modello e la posizione della protesi venivano pianificati in base ai risultati della ricostruzione specifici del paziente. In questo studio sono stati arruolati un totale di cinque pazienti, quattro maschi e una femmina, con un'età media di 50,6 anni. La diagnosi era un allentamento della protesi asettica dopo l'artroplastica dell'anca. Il tempo operatorio medio è stato di 123,2 minuti e l'emorragia intraoperatoria media è stata di 672 ml. Non sono state osservate complicanze intraoperatorie, come lesioni vascolari o nervose. Nel Caso 2, ad esempio, l'applicazione di questo innovativo schema di pianificazione ha permesso al chirurgo di delineare il piano chirurgico di revisione per questo paziente nel periodo preoperatorio, riducendo così il tempo operatorio e l'emorragia intraoperatoria. Inoltre, i pazienti potevano essere informati in anticipo degli esiti di casi analoghi. L'utilizzo di un approccio di analisi dei big data attraverso il nostro database completo di casi consente l'identificazione automatizzata dei piani di trattamento degli esperti corrispondenti durante l'intero processo. Ciò avvantaggia in particolare i chirurghi ortopedici inesperti, fornendo una guida accurata sulle strategie chirurgiche per assisterli nella selezione delle dimensioni protesiche e delle posizioni di montaggio appropriate. Inoltre, i risultati corrispondenti possono offrire ai pazienti visualizzazioni che raffigurano gli esiti postoperatori previsti.
La crescente prevalenza dell'artroplastica totale primaria dell'anca (THA) ha portato a un corrispondente aumento della necessità di artroplastica di revisione a causa di una serie di fattori, tra cui l'allentamento asettico, l'infezione, la lussazione ricorrente e la frattura periprotesica1. Rispetto all'artroplastica primaria dell'anca, la chirurgia di revisione dell'anca è una procedura tecnicamente più complessa e clinicamente impegnativa, con tassi di mortalità più elevati2, costi sanitari più elevati3 e maggiori rischi di complicanze4.
Nell'artroplastica di revisione dell'anca, la ricostruzione della perdita ossea acetabolare e la selezione della protesi sono fondamentali per determinare il successo dell'intervento chirurgico. Il chirurgo ortopedico deve valutare il patrimonio osseo residuo e l'anatomia alterata, con l'obiettivo di ottenere un'adeguata stabilità iniziale del cotile acetabolare appena impiantato1. Di conseguenza, una precisa pianificazione preoperatoria è fondamentale per guidare le opzioni di trattamento disponibili.
Attualmente, i chirurghi ortopedici sono responsabili della conduzione di una valutazione completa e della pianificazione dell'artroplastica di revisione sulla base dei risultati dell'imaging preoperatorio e della propria esperienza chirurgica. Tuttavia, questo rappresenterà una sfida significativa per il chirurgo inesperto.
Con lo sviluppo della tecnologia dell'intelligenza artificiale (AI), è stata sempre più utilizzata in chirurgia ortopedica, principalmente per la segmentazione delle immagini, la diagnosi e la classificazione di patologie e impianti5. Nel frattempo, l'intelligenza artificiale sta iniziando a ottenere un successo iniziale nell'assistenza alla THA6 primaria. Tuttavia, la pianificazione preoperatoria intelligente per l'artroplastica dell'anca di revisione rimane una tabula rasa. L'intelligenza artificiale ha un futuro promettente nella chirurgia di revisione dell'anca, in particolare nella valutazione dei difetti ossei. Questi difetti sono unici per ogni paziente e, sebbene presentino determinati modelli, il tradizionale metodo di classificazione Paprosky manca della precisione necessaria per caratterizzarli completamente. Tuttavia, l'intelligenza artificiale è in grado di estrarre informazioni più dettagliate dai dati delle immagini, offrendo una strada promettente per migliorare l'accuratezza e la precisione della valutazione dei difetti ossei. Abbiamo sviluppato un nuovo sistema di pianificazione preoperatoria assistito dall'intelligenza artificiale per guidare le decisioni dei chirurghi ortopedici sull'artroplastica di revisione sulla base del recupero di database di casi chirurgici esperti.
Per prima cosa abbiamo stabilito un nuovo metodo per la ricostruzione dei difetti ossei acetabolari, quantificando e tipizzando i difetti ossei acetabolari. Successivamente, abbiamo costruito un database di casi di revisione dell'anca raccogliendo dati clinici e di imaging su 200 casi chirurgici di revisione dell'anca da un esperto nazionale senior. Il database è costituito da tomografia computerizzata (TC) preoperatoria, radiografia preoperatoria, radiografia postoperatoria e dati demografici dei pazienti. Siamo in grado di abbinare i casi nel database in base alle attuali caratteristiche del difetto osseo dei pazienti programmati per l'intervento chirurgico e trovare gli scenari di caso più simili per fornire al chirurgo un riferimento preoperatorio. Questo approccio consente al chirurgo di avere un'idea preoperatoria del protocollo di revisione acetabolare, riducendo il tempo di prova e di errore intraoperatorio.
Lo studio ha ricevuto l'autorizzazione dal Comitato Etico dell'Ospedale Ortopedico-Traumatologico di Luoyang della provincia di Henan. Inoltre, questo studio si basava su dati di imaging e non danneggiava i volontari né divulgava le loro informazioni. Pertanto, in base alla legislazione nazionale e ai requisiti istituzionali, non era necessario che i partecipanti o i loro tutori legali/parenti stretti firmassero un modulo di consenso informato.
1. Importazione di immagini
2. Recupero del difetto osseo acetabolare sul lato interessato
3. Segmentazione e ricostruzione dell'immagine
4. Partizione del difetto osseo acetabolare e calcolo della quantità di difetti
5. Ricerca esperta nel database di revisione dell'anca - pianificazione dei difetti acetabolari
Attualmente, abbiamo applicato questo metodo in cinque casi di pazienti sottoposti ad artroplastica dell'anca di revisione, tra cui quattro uomini e una donna. L'età variava dai 42 ai 67 anni. Sono stati diagnosticati come allentamento asettico della protesi dopo l'artroplastica dell'anca e classificati in base alla classificazione Paprosky8. Il tempo operatorio medio per i cinque pazienti è stato di 123,2 minuti, con una perdita media intraoperatoria di sangue ...
A causa del danno anatomico significativo, dell'intricata condizione dei tessuti molli dopo l'artroplastica dell'anca e della presenza di gravi artefatti metallici spesso associati agli impianti metallici, è spesso necessario che i professionisti medici esperti utilizzino la ricostruzione 3D per analizzare in modo completo i risultati dell'imaging e le manifestazioni cliniche al fine di valutare specifici difetti ossei nei pazienti e successivamente pianificare protesi acetabolari adegu...
L'autore Xiaolu Xi, Ke Yuan e Qiang Xie sono impiegati da Wuhan United Imaging Surgical Co., Ltd. Gli altri autori dichiarano di non avere interessi concorrenti.
Il sistema di pianificazione preoperatoria AI in questo lavoro è stato supportato da Wuhan United Imaging Surgical Co., Ltd.
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PyCharm | JetBrains | 243.21565.199 | The Python IDE for data science and web development |
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