Artificial Intelligence Recognition System of Pelvic Autonomic Nerve During Total Mesorectal Excision

ANTECEDENTES:La preservación del sistema nervioso autónomo pélvico en la escisión mesorrectal total sigue siendo un desafío hasta la fecha. La aplicación de la laparoscopia ha permitido la visualización de estructuras anatómicas finas; sin embargo, la tasa de disfunción urogenital sigue siendo alta.OBJETIVO:Establecer un sistema de reconocimiento neurológico con inteligencia artificial para realizar el reconocimiento neurológico durante la escisión mesorrectal total.DISEÑO Y ESCENARIO:Este estudio retrospectivo se realizó en un solo hospital.PACIENTES:Se recopilaron retrospectivamente imágenes intraoperatorias o capturas de pantalla de video de pacientes con cáncer de recto ingresados en el Departamento de Cirugía Gastrointestinal, del Hospital Memorial Sun Yat-sen, de la Universidad Sun Yat-sen, entre enero de 2016 y diciembre de 2023.PRINCIPALES MEDIDAS DE VALORACIÓN:Intersección media sobre unión, precisión, recuperación y F1 del modelo.RESULTADOS:Se incluyeron un total de 1424 imágenes intraoperatorias de alta calidad en el grupo de entrenamiento. El modelo propuesto se obtuvo después de 700 interaciones. La intersección media sobre la unión fue de 0,75 y aumentó lentamente con el aumento del tiempo de entrenamiento. La precisión y la recuperación de la categoría de nervio fueron de 0,7494 y 0,6587, respectivamente, y el F1 fue de 0,7011. A partir de la predicción del video, podemos observar que el modelo logra una alta tasa de precisión, lo que podría facilitar el neurorreconocimiento efectivo.LIMITACIÓN:Este fue un estudio de un solo centro.CONCLUSIÓN:El modelo de inteligencia artificial para el neurorreconocimiento visual en tiempo real en la escisión mesorrectal total se estableció con éxito por primera vez en China. Una mejor identificación de estos nervios autónomos debería permitir una mejor preservación de la función urogenital, pero se necesita más investigación para validar esta afirmación. (Traducción--Ingrid Melo ).