基于人工智能的导航系统用于增强腹腔镜胆囊切除术中的解剖识别与安全性：一项初步研究

背景：未在Rouvière沟腹侧切开并保持胆囊表面的解剖平面，易导致胆管损伤，尤其是在受训医生行腹腔镜胆囊切除术时。目前尚无基于东京指南2018的现有AI工具提供实时指导。我们开发并外部验证了一个AI导航系统，该系统可高亮东京指南2018中定义的警戒区——即Rouvière沟顶至肝IV段基底及漏斗部-胆囊管连接处的虚拟线以下的肝十二指肠韧带组织——以及胆囊表面。材料与方法：使用2022年1月至2024年3月间的73个LC视频训练DeepLab v3+分割模型。对警戒区和胆囊表面进行手动标注。在10个独立视频（100帧）上使用交并比指标测试性能。一项两臂初步可用性研究将10名第五或第六年研究生外科医生随机分组，在有无AI辅助的情况下回答基于视频的安全问题（每组20个任务）。结果：AI与开发者标注的真值相比，警戒区和胆囊表面的平均IoU分别为0.703和0.735；与外部真值相比，分别为0.706和0.730。在AI导航下，选择安全切口点的正确率从58%提高到90%，胆囊表面轮廓识别率从70%提高到92%（两者P < 0.05）。结论：基于东京指南2018的AI导航系统可靠地描绘了关键解剖标志，并显著改善了术中医生的决策。前瞻性实时试验应确定该技术是否能减少胆管损伤。