張貴棋 綜述 吳東波 審校
(廣西醫(yī)科大學(xué)第四附屬醫(yī)院普通外科,柳州 545027)
2001年鐘世鎮(zhèn)院士在香山會議提出“中國數(shù)字人”的構(gòu)想,拉開了我國數(shù)字化研究虛擬人的序幕[1]。近年來,以三維可視化、3D打印、仿真模擬和分子成像為代表的數(shù)字醫(yī)學(xué)技術(shù)已經(jīng)改變了人們對傳統(tǒng)醫(yī)療的認(rèn)知[2],特別在人工智能(artificial intelligence,AI)興起后,在計算機(jī)輔助疾病診斷、分期分型、擬定治療方案、療效及預(yù)后評估等方面不斷獲得新的突破。
隨著計算機(jī)輔助技術(shù)與分子成像技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字醫(yī)學(xué)的手術(shù)規(guī)劃及導(dǎo)航憑借精準(zhǔn)、高效的特點,已越來越多地應(yīng)用到腹部外科各領(lǐng)域,推動傳統(tǒng)經(jīng)驗手術(shù)向精準(zhǔn)、實時的數(shù)字智能化手術(shù)轉(zhuǎn)變,在提高手術(shù)安全性、實現(xiàn)精準(zhǔn)根治、減少術(shù)后并發(fā)癥及改善預(yù)后等方面發(fā)揮積極作用[3]。本文對基于數(shù)字醫(yī)學(xué)的術(shù)前規(guī)劃和術(shù)中導(dǎo)航在胃腸外科的應(yīng)用進(jìn)行文獻(xiàn)總結(jié)。
手術(shù)規(guī)劃利用術(shù)前現(xiàn)有資料和個人經(jīng)驗進(jìn)行病情評估和手術(shù)模擬,以制定個體化手術(shù)方案。手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)合術(shù)前資料,應(yīng)用計算機(jī)仿真和影像學(xué)技術(shù)實時地指導(dǎo)外科醫(yī)生進(jìn)行手術(shù),清晰展現(xiàn)手術(shù)目標(biāo)與鄰近解剖結(jié)構(gòu),達(dá)到精準(zhǔn)的切除和更好的手術(shù)效果。目前,這些技術(shù)已在骨科、神經(jīng)外科和肝膽外科方面廣泛應(yīng)用。通過術(shù)前評估和模擬評價,可以降低手術(shù)難度和圍手術(shù)期風(fēng)險。應(yīng)用增強現(xiàn)實等仿真技術(shù)和多模態(tài)導(dǎo)航技術(shù)可以提高手術(shù)安全性,避免重要解剖結(jié)構(gòu)的損傷,并符合精準(zhǔn)切除的理念。
胃的周圍血管交織復(fù)雜,常發(fā)生血管變異[4]。對血管變異的認(rèn)識不足是造成術(shù)中出血與血管損傷的重要因素之一[5,6],增加手術(shù)難度,甚至影響手術(shù)成敗。通過三維重建技術(shù),可以清晰展示包括腹腔干及其分支、門靜脈及其分支在內(nèi)的血管走行,有助于了解血管變異類型和腫瘤的大小、位置、形態(tài),以及腫瘤與血管的空間位置關(guān)系。結(jié)合虛擬現(xiàn)實與3D打印,術(shù)者可以加深對腫瘤具體情況的認(rèn)識[7],通過手術(shù)規(guī)劃及導(dǎo)航最大程度地減小手術(shù)難度,避免血管損傷[8]。董金付等[9]對42例胃癌行腹部血管三維重建和手術(shù)規(guī)劃指導(dǎo),6例(14.3%)發(fā)現(xiàn)胃周血管變異,且術(shù)中分型與三維重建結(jié)果一致,與42例CT組比較,三維組手術(shù)時間明顯縮短[(258.7±49.7)min vs.(309.4±53.9)min,P<0.05],術(shù)中出血量明顯減少[(164.8±31.5)ml vs.(225.5±40.6)ml,P<0.05],輸血例數(shù)少(0例 vs. 5例)。吳東波等[10]應(yīng)用自行研發(fā)軟件,建立以胰腺為中心的腹腔干及其分支、門靜脈及其分支的三維圖像重建,并應(yīng)用于4例胃癌的術(shù)前規(guī)劃和術(shù)中引導(dǎo),重建血管與術(shù)中所見一致,無大出血、血管誤扎等術(shù)中并發(fā)癥發(fā)生,1例胃左靜脈出現(xiàn)直接匯入門靜脈的血管變異情況。Liu等[11]應(yīng)用海信計算機(jī)輔助系統(tǒng)對上述器官、血管三維重建,亦獲得同樣結(jié)果。3D打印技術(shù)將虛擬模型物化,更利于外科醫(yī)師對器官結(jié)構(gòu)進(jìn)行觀察。吳宸等[12]打印胃癌及其周圍血管3D模型,通過觀察物理模型來加深對局部解剖結(jié)構(gòu)的理解。Kim等[13]利用吲哚菁綠(indocyanine green,ICG)實現(xiàn)術(shù)中不可預(yù)知的小血管的形態(tài)和起源識別,且在80%(16/20)的病例中正確識別幽門下動脈類型,表現(xiàn)出ICG的潛在應(yīng)用價值。盡管三維可視化技術(shù)可以展示胃周圍血管與組織器官的界限關(guān)系,但器官形變、運動偽影和血管變異等因素常導(dǎo)致三維模型顯示效果不佳。此外,ICG熒光技術(shù)需要額外的設(shè)備和材料,增加手術(shù)成本和操作難度。因此,需要進(jìn)一步開發(fā)新的方法來增加對胃周血管的認(rèn)識。
胃癌吻合口漏是術(shù)后常見的嚴(yán)重的短期并發(fā)癥。局部血運欠佳會增加產(chǎn)生“漏”的風(fēng)險,靠目視評估吻合口血運情況并不可靠。ICG在早期多用于食管切除后評估重建胃管的血液供應(yīng)[14]。Huh等[15]采用ICG對30例胃癌手術(shù)中的吻合口和切緣進(jìn)行血流灌注評估,結(jié)果顯示76.7%(23/30)的患者成功實現(xiàn)有效的ICG血流灌注可視化。Hayakawa等[16]采用ICG對55例遠(yuǎn)端胃切除術(shù)中三角吻合口處的血運情況進(jìn)行評估,對10例顯示血運不佳的部位進(jìn)行切除,55例均未發(fā)生吻合口漏。Mori等[17]對100例胃癌多因素分析顯示:吻合口兩端ICG熒光信號出現(xiàn)的時間差是消化道重建后吻合口漏發(fā)生的獨立影響因素(OR=35.361,95%CI:1.489~839.923,P=0.027)。此外,該時間差能夠有效預(yù)測重建后吻合口漏的發(fā)生情況,受試者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲線下面積(area under curve,AUC)為0.983。不可忽視的是,盡管ICG在評估吻合口的血液供應(yīng)和完整性方面有一定價值,但它并不能直接評估吻合口的緊密程度和牢固性,為此仍需要其他手段來進(jìn)行輔助評估吻合質(zhì)量和穩(wěn)定性。
腫瘤細(xì)胞轉(zhuǎn)移是胃癌術(shù)后腫瘤復(fù)發(fā)與預(yù)后不良的獨立危險因素。合理、徹底的淋巴結(jié)清掃對改善病人預(yù)后及減少手術(shù)并發(fā)癥有一定意義[18]。利用術(shù)前CT的影像組學(xué)特征開發(fā)訓(xùn)練預(yù)測模型,劉婧娟等[19]預(yù)測淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移,在測試集中的AUC為0.7(95%CI:0.514~0.891),模型準(zhǔn)確度為65.7%,與專業(yè)影像醫(yī)師的診斷結(jié)果無統(tǒng)計學(xué)差異,可作為術(shù)式選擇與淋巴結(jié)清掃范圍的參考。同時,Dong等[20]在CT二維圖像中實現(xiàn)晚期胃癌隱蔽性腹膜轉(zhuǎn)移的識別,外部數(shù)據(jù)的驗證隊列AUC達(dá)0.925(95%CI:0.913~0.937)。ICG早年作為胃癌的前哨淋巴結(jié)示蹤劑使用[21],但存在假陰性的可能。Shoji等[22]對20例早期胃癌行ICG引導(dǎo)下前哨淋巴結(jié)活檢,并采用一步核酸擴(kuò)增法(one-step nucleic acid amplification,OSNA)對48枚前哨淋巴結(jié)進(jìn)行癌細(xì)胞轉(zhuǎn)移的檢測,ICG前哨淋巴結(jié)的識別率為85%(17/20),OSNA法提示有1枚前哨淋巴結(jié)為陽性,余721枚淋巴結(jié)組織學(xué)檢查未發(fā)現(xiàn)陽性結(jié)果,從而證實ICG前哨淋巴結(jié)活檢結(jié)合OSNA檢測淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的安全性和可行性。目前,ICG多用于淋巴結(jié)的示蹤清掃。Kwon等[23]提出術(shù)前一天內(nèi)鏡下黏膜下注射ICG的顯影方法,ICG組清掃平均總淋巴結(jié)數(shù)顯著高于歷史對照組(48.9枚vs.35.2枚,P<0.001)。已有多項研究[24,25]證明ICG作為手術(shù)導(dǎo)航工具在增加胃癌淋巴結(jié)清掃的安全性和價值。淋巴結(jié)顯影是否代表腫瘤細(xì)胞淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移仍有待研究,且清掃范圍外的顯影淋巴結(jié)是否值得保留還需更多證據(jù)證明。
對青年外科醫(yī)師而言,胃癌手術(shù)的難點在于解剖層次多、涉及范圍廣、器官毗鄰關(guān)系復(fù)雜。增強現(xiàn)實技術(shù)可以將全息模型顯示到術(shù)野解剖結(jié)構(gòu)的畫面里,且能夠與組織器官相重疊,實現(xiàn)更直觀的定位與導(dǎo)航[26]。由于空腔臟器及其周圍血管往往存在空間活動性大、體表柔軟易產(chǎn)生形變的問題,利用術(shù)前數(shù)據(jù)構(gòu)建的三維模型易與術(shù)中情況產(chǎn)生差異,所以仿真技術(shù)在空腔臟器的研究中更多用于術(shù)前模擬規(guī)劃。因此,近年有研究嘗試開發(fā)人工智能視覺引導(dǎo)系統(tǒng),通過識別分析腹腔鏡手術(shù)畫面,提供相關(guān)信息與建議,幫助術(shù)者在術(shù)中快速、精確找到關(guān)鍵解剖部位。Sato等[27]通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對胃癌手術(shù)視頻中胰腺的圖像輪廓進(jìn)行機(jī)器識別并勾畫,外科醫(yī)生勾畫注釋的區(qū)域與學(xué)習(xí)模型分割區(qū)域的均交并比為0.7,實現(xiàn)效果較好的胰腺輪廓追蹤。Fer等[28]利用AI識別Roux-en-Y胃旁路術(shù)手術(shù)視頻中的關(guān)鍵解剖標(biāo)志,AI的勾畫注釋能力與手動標(biāo)記相當(dāng),在胃的游離、囊的構(gòu)建與加固等步驟的識別甚至比人工更好。同時,有學(xué)者研究嘗試?yán)靡曈X系統(tǒng)輔助尋找術(shù)中的紗布、落針[29,30],有助于減少額外的時間浪費與提高手術(shù)安全性。目前有學(xué)者開始對適用于腹部器官分割的腹腔鏡圖像進(jìn)行注釋、整理[31~33]。隨著未來AI的發(fā)展,將來極有可能實現(xiàn)類似當(dāng)前汽車自動駕駛的“自動手術(shù)”。
三維可視化技術(shù)作為一種手術(shù)輔助工具,可以直觀地看到器官與血管之間的全局位置和方向走行,幫助外科醫(yī)師準(zhǔn)確定位腫瘤位置,制定合理手術(shù)規(guī)劃。Soriero等[34]報道14例結(jié)直腸手術(shù)由2名外科醫(yī)生分別采用三維重建模型和CT圖像進(jìn)行手術(shù)規(guī)劃,與CT圖像相比,三維重建模型在術(shù)中觀察與腸鏡的病變定位具有更高的一致性(Kappa=1 vs.Kappa=0.8056),2例在結(jié)腸鏡檢查中發(fā)現(xiàn)可疑病變,但外科醫(yī)生在CT圖像未能發(fā)現(xiàn)。國內(nèi)多項研究[35~37]對腹腔干及其分支進(jìn)行三維可視化研究,以了解腫瘤周圍血管的分布及變異情況。值得注意的是,腸道的運動和形變常常導(dǎo)致術(shù)中所見結(jié)構(gòu)與術(shù)前重建模型存在差異。為減小手術(shù)導(dǎo)航中差異對結(jié)果的影響,Hojo等[38]用柔性絲狀材料(熱塑性聚氨酯)3D打印可變形的右半結(jié)腸癌模型,術(shù)中隨著橫結(jié)腸的運動,腸系膜上動靜脈及其分支的空間位置會發(fā)生改變,但經(jīng)過變形后的3D打印模型能夠與實際情況保持一致。
提取影像學(xué)特征進(jìn)行分析,可預(yù)測腫瘤轉(zhuǎn)移浸潤的狀態(tài),為手術(shù)方案的制定提供更全面的個體化信息。Yuan等[39]將ResNet-3D算法和支持向量機(jī)算法結(jié)合,用于檢測結(jié)直腸癌患者的腹膜轉(zhuǎn)移,通過對40例7837張CT圖像進(jìn)行驗證,該模型準(zhǔn)確率達(dá)94.11%,靈敏度為93.75%,特異性為94.44%,陽性預(yù)測值為93.75%,陰性預(yù)測值為94.44%。Zhao等[40]構(gòu)建影像基因組學(xué)的數(shù)學(xué)模型,預(yù)測結(jié)腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移及與其影像學(xué)特征相關(guān)的基因表型,通過多組學(xué)交叉獲得了更有可靠性的結(jié)果。同時,AI技術(shù)為影像學(xué)特征中臨床相關(guān)信息的提取提供一種強有力的工具。Bedrikovetski等[41]納入12項研究進(jìn)行meta分析,評估AI在結(jié)直腸癌術(shù)前淋巴結(jié)分期中的應(yīng)用效果,結(jié)果顯示AI模型作為一種診斷工具,相較于放射組學(xué)模型(AUC=0.808,95%CI:0.739~0.876)和放射科醫(yī)師(AUC=0.688,95%CI:0.603~0.772),在預(yù)測結(jié)直腸癌的淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移方面具有更好的診斷表現(xiàn)(AUC=0.917,95%CI:0.882~0.952)。此外,腫瘤的發(fā)生發(fā)展往往伴隨新生營養(yǎng)血管的形成,為腫瘤細(xì)胞的血行轉(zhuǎn)移提供新的路徑。腫瘤血管重建同樣可以提示“可能”的轉(zhuǎn)移范圍。陳建新等[42]對右半結(jié)腸的腫瘤及其供血動脈三維重建,并對其根部淋巴結(jié)進(jìn)行清掃,結(jié)果顯示病理陽性的動脈供血轉(zhuǎn)移淋巴結(jié),為術(shù)中清掃肝曲周圍淋巴結(jié)的指證提供證據(jù)。雖然AI可以準(zhǔn)確識別影像學(xué)特征,但復(fù)雜結(jié)腸癌轉(zhuǎn)移的處理仍需臨床醫(yī)生參與,需要大規(guī)模臨床實驗數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和驗證。同時,預(yù)測結(jié)腸癌轉(zhuǎn)移還需要綜合其他臨床信息進(jìn)行全面評估,以確保診斷的準(zhǔn)確性和可靠性。
側(cè)方淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移是腫瘤復(fù)發(fā)與預(yù)后不良的高危因素之一。側(cè)方淋巴結(jié)清掃是一種高技術(shù)要求的外科手術(shù),涉及復(fù)雜血管、神經(jīng)多,術(shù)后極易出現(xiàn)性功能、排尿功能障礙等并發(fā)癥。骨盆三維模型可以提高手術(shù)的安全性和準(zhǔn)確性。Kim等[43]在新輔助放化療后,建立包括骨盆、側(cè)方淋巴結(jié)及動脈在內(nèi)的直腸三維模型,指導(dǎo)側(cè)方淋巴結(jié)的清掃,幫助外科醫(yī)師增強對盆腔復(fù)雜結(jié)構(gòu)的理解能力,減少不必要的損傷。此外,Hojo等[44]研究顯示存在側(cè)方淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移時,外科醫(yī)師更喜歡使用3D打印的骨盆模型進(jìn)行術(shù)前模擬規(guī)劃,而不是評估傳統(tǒng)的三維虛擬圖像。還有學(xué)者嘗試?yán)肁I視覺識別、神經(jīng)顯影等技術(shù),力求避免關(guān)鍵膜結(jié)構(gòu)與神經(jīng)區(qū)域的損傷[45,46]。值得關(guān)注的是,困難骨盆的狹窄空間會加大側(cè)方淋巴結(jié)清掃的難度,限制外科醫(yī)師技術(shù)的發(fā)揮。利用三維重建模型,外科醫(yī)師可對腹腔鏡中低位直腸癌手術(shù)的困難程度進(jìn)行預(yù)測[47],以制定合理的手術(shù)方案和及時的手術(shù)模擬。由于操作界面結(jié)構(gòu)復(fù)雜,術(shù)中ICG導(dǎo)航在側(cè)方淋巴結(jié)清掃中表現(xiàn)出獨特優(yōu)勢。Zhou等[48]報道術(shù)中ICG導(dǎo)航指導(dǎo)直腸癌側(cè)方淋巴結(jié)清掃,ICG組術(shù)中出血量更少[(55.8±37.5)ml vs.(108.0±52.7)ml,P=0.003],清掃的側(cè)方淋巴結(jié)數(shù)量更多[(11.5±5.9)枚 vs.(7.1±4.8)枚,P=0.017]。此外,ICG還準(zhǔn)確顯示淋巴結(jié)和淋巴管的路徑,提供隱匿或遺漏淋巴結(jié)的線索,實現(xiàn)盡可能徹底的淋巴結(jié)切除。Kim等[43]報道ICG指導(dǎo)下轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)清掃更徹底,40%(4/10)患者在側(cè)方淋巴結(jié)清掃后病理顯示淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移。
直腸癌術(shù)后吻合口漏是外科醫(yī)師術(shù)后密切關(guān)注的問題。良好的血供被認(rèn)為是胃腸道手術(shù)預(yù)防吻合口并發(fā)癥的重要因素之一。Yotsov等[49]采用CT血管造影評估血管結(jié)扎和吻合口血供,結(jié)合ICG血管顯影調(diào)整手術(shù)方案,結(jié)果顯示ICG顯影改變26%(7/27)病人的原有手術(shù)計劃,且27例術(shù)后無吻合口漏。一項傾向性評分匹配后多中心隊列研究[50]報道ICG在低位前切除術(shù)中評估斷端血流灌注可以顯著降低直腸吻合口漏發(fā)生率,與非ICG組比較,ICG組Clavien-Dindo分級系統(tǒng)Ⅱ級及以上吻合口漏發(fā)生率較低[4.7%(10/211) vs.10.4%(22/211),P=0.042],Ⅲ級及以上吻合口漏發(fā)生率也較低[2.8%(6/211) vs. 9.5%(20/211),P=0.007]。多項meta分析[51~53]證實術(shù)中使用ICG顯影可降低吻合口漏的發(fā)生率,ICG預(yù)測直腸吻合口漏的發(fā)生是安全可行的。此外,吻合口漏發(fā)生率的降低似乎還能減少住院期間總體并發(fā)癥的發(fā)生風(fēng)險[43]。值得關(guān)注的是,近年來3項隨機(jī)對照研究[54~56]均顯示ICG可有效評估吻合口的血運情況,但PILLAR研究認(rèn)為ICG不能降低吻合口漏的風(fēng)險[55]。De Nardi等[56]通過多中心的研究亦得出上述觀點。FLAG研究顯示相對高位直腸癌(距肛緣9~15 cm),ICG的應(yīng)用可以明顯降低位直腸癌(距肛緣4~8 cm)吻合口漏的發(fā)生(14.4% vs.25.7%,P=0.04)[54]。
術(shù)中加強輸尿管和血管、神經(jīng)的保護(hù)也是腹腔鏡結(jié)直腸癌根治術(shù)的操作重點之一。利用ICG對輸尿管逆行造影,在無創(chuàng)的情況下幫助外科醫(yī)師辨認(rèn)和保護(hù)輸尿管[57]。吳德慶等[58]報道27例術(shù)中亞甲藍(lán)輸尿管顯影觀察雙側(cè)輸尿管,顯影的中位時間為20 min。但是亞甲藍(lán)輸尿管顯影最佳效果的劑量和使用方式有待進(jìn)一步研究。李博等[59]對比術(shù)前增強CT和術(shù)中ICG血管造影識別和分類32例直腸癌腸系膜下動脈的效果,并指導(dǎo)手術(shù)操作,結(jié)果顯示影像分型與熒光分型有統(tǒng)計學(xué)差異(P=0.032),與影像學(xué)分型相比,ICG血管造影分型成功率更高[100.0%(32/32)vs.90.6%(29/32)],分型正確率也最高[100.0%(32/32)vs.81.3%(26/32)],其中影像分型將1例Ⅰ型誤診為Ⅳ型,1例Ⅱ型誤診為Ⅰ型,1例Ⅱ型誤診為Ⅲ型。在ICG輔助下,除2例Ⅳ型外,30例成功保留左結(jié)腸動脈。Zhong等[60]將196例直腸癌分為磁共振神經(jīng)成像(magnetic resonance neuroimaging,MRN)組和非MRN組進(jìn)行手術(shù)指導(dǎo),男性患者中,MRN組術(shù)后6個月泌尿功能和性功能評分均顯著優(yōu)于非MRN組[(3.24±1.23)分vs.(4.05±1.41)分,P<0.05;(20.56±1.94)分vs.(19.78±1.88)分,P<0.05];女性患者中,MRN組術(shù)后性功能評分也顯著高于非MRN組[(27.67±2.50)分 vs.(25.53±2.03)分,P<0.05],且MRN組術(shù)前和術(shù)后性功能評分無統(tǒng)計學(xué)差異(P=0.08)。此外,MRN組手術(shù)前后對于上腹下神經(jīng)、腹下神經(jīng)、下腹下神經(jīng)、盆神經(jīng)、神經(jīng)血管束和陰部神經(jīng)的可見度無統(tǒng)計學(xué)差異(P>0.05)。該研究顯示出MRN在盆腔神經(jīng)保護(hù)和減少術(shù)后泌尿生殖功能障礙發(fā)生率方面的潛力。
確定無瘤切緣以提高患者的總體預(yù)后,是外科醫(yī)師密切關(guān)注問題。分子顯影技術(shù)可從細(xì)胞分子水平對腫瘤細(xì)胞進(jìn)行可視化成像,為確定無瘤切緣提供可靠工具。腫瘤標(biāo)記物單克隆抗體的靶向分子探針顯影已實現(xiàn)術(shù)中腫瘤細(xì)胞檢測[61]。近年來,光聲分子影像技術(shù)的發(fā)展將光聲成像與靶向分子探針的多模態(tài)顯像技術(shù)應(yīng)用于腫瘤診療中,有望提高早期癌癥的檢測率及成像引導(dǎo)的準(zhǔn)確性,實現(xiàn)有效識別腫瘤邊緣[62]。越來越多關(guān)于分子顯影技術(shù)的研究已進(jìn)入臨床驗證階段,抗體載體等分子靶向運輸技術(shù)的安全性和可靠性在臨床驗證中也取得了進(jìn)展,結(jié)果令人期待。
虛擬現(xiàn)實(virtual reality,VR)、增強現(xiàn)實(augmented reality,AR)技術(shù)在神經(jīng)外科、骨科、腹部外科已被廣泛應(yīng)用。實時配準(zhǔn)與及時的模型修正仍是空腔臟器導(dǎo)航中必須解決的難點之一,我們期待這一問題在AI與AR的結(jié)合下得到解決。值得注意的是,“自動手術(shù)”正在成為可能。目前,已有研究實現(xiàn)對器官和解剖層面的自動識別,未來系統(tǒng)實現(xiàn)自動解剖和避讓解剖結(jié)構(gòu),并對術(shù)中潛在風(fēng)險提出警告和建議不再遙遠(yuǎn)。此外,結(jié)合手術(shù)機(jī)器人,在外科醫(yī)師監(jiān)督下系統(tǒng)可以實現(xiàn)自動化機(jī)器人手術(shù),這一發(fā)展前景也令人振奮。
在大數(shù)據(jù)時代,以臨床需求為導(dǎo)向,利用AI挖掘病歷系統(tǒng)中有價值的臨床基本特征和各項結(jié)果,并構(gòu)建數(shù)學(xué)模型,將有望實現(xiàn)開發(fā)智能化疾病診療系統(tǒng)的目標(biāo)。方國旭等[63]開發(fā)的肝病AI輔助診療系統(tǒng),實現(xiàn)肝癌的快速診斷與評估,也為今后手術(shù)規(guī)劃和導(dǎo)航的數(shù)字化方向提供一種新的思路。
數(shù)字醫(yī)學(xué)的發(fā)展已為胃腸外科帶來許多成果,但要步入數(shù)字醫(yī)學(xué)5.0時代仍需很長的路程。未來光學(xué)分子顯影技術(shù)、仿真技術(shù)、AI和大數(shù)據(jù)的進(jìn)一步發(fā)展與應(yīng)用將為外科醫(yī)師和病人帶來更多益處。在手術(shù)規(guī)劃和導(dǎo)航方面,只有在加強多學(xué)科合作和創(chuàng)新、推動多領(lǐng)域多組學(xué)的融合下,解決臨床實踐中的問題,探索醫(yī)工結(jié)合的新可能,才能最終實現(xiàn)提高病人生活質(zhì)量和延長生存期的目標(biāo)。