Assistant Intelligent à la Dissection Chirurgicale

Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

La chirurgie a évolué de la chirurgie à ciel ouvert à la chirurgie mini-invasive et robot-assistée. Aujourd'hui, les technologies de pointe comme les salles d'opération connectées, les jumeaux numériques, l'IA et la réalité augmentée (RA) révolutionnent les soins chirurgicaux. Ces innovations promettent une chirurgie plus précise avec des résultats post-opératoires anticipés. Grâce à l’acquisition massive de données vidéo des interventions, il devient possible d’analyser les interventions en phases et gestes distincts, portant le potentiel d’offrir une interprétation en temps réel et un retour d'information contextuel au chirurgien.
Parallèlement, les méthodes avancées de vision par ordinateur ont montré des performances impressionnantes dans la détection d'objets, la segmentation, le suivi et la reconnaissance d'actions, grâce à l'apprentissage automatique sur de vastes bases de données. Cependant, ces modèles ne se généralisent pas bien aux vidéos chirurgicales. Plus récemment, les modèles de fondation ont connu un grand succès dans diverses tâches, mais la différence de distribution entre les vidéos d'Internet et les vidéos chirurgicales reste un défi. Ce projet vise à adapter les méthodes basées sur l’analyse d’image (tels que les Transformers et les modèles de fondation) aux vidéos chirurgicales.
A terme, notre objectif est de développer un assistant chirurgical fournissant des conseils de dissection en temps réel via la RA. En utilisant l'IA pour reconnaître les structures anatomiques, les instruments et les phases de la procédure, notre système projettera un plan de dissection précis sur le champ opératoire, fonctionnant comme un "GPS pour les chirurgiens". Le système permettra notamment de :
- Suivre les instruments chirurgicaux pour garantir des interactions précises avec les tissus.
- Reconnaître et classer les structures anatomiques pour guider la dissection.
- Analyser les phases chirurgicales et fournir un retour d'information contextuel.
- Projeter des conseils en RA pour des repères visuels intuitifs.
Ce projet répond à un enjeu de santé publique majeur : améliorer la précision, la sécurité et l’efficacité des actes chirurgicaux grâce aux technologies d’intelligence artificielle et de réalité augmentée. L’analyse en temps réel des gestes opératoires et la reconnaissance automatisée des structures anatomiques visent à réduire les complications post-opératoires, optimiser les temps opératoires et améliorer la formation des chirurgiens. En facilitant la diffusion de connaissances issues de données chirurgicales réelles, il contribue à un meilleur accès à une chirurgie de haute qualité, y compris dans les zones où l’expertise spécialisée est limitée. Les résultats, y compris les méthodologies développées, seront publiés dans un souci de transparence scientifique et de bénéfice collectif, conformément aux standards internationaux de recherche ouverte.