Laparoskopik Verilerin Hızlanması: Daha Hızlı Operasyonlar

Daha Hızlı Cerrahi Operasyonlar

Laparoskopik ameliyatlarda elde edilen video dosyalarının boyutunu 10 kat küçülterek elde edilen verileri daha hızlı anlamlandırmak mümkün hale geldi.

Laparoskopi, hastanın karın boşluğuna yerleştirilen bir fiber-optik kamera ile organların görüntülenmesine dayanan bir cerrahi tekniktir.

Laparoskopi ameliyatları genellikle çok uzun sürdüğünden videoların kaydedilmesi bir gelenektir. Bu videolar medikal sağlayıcıları ve ameliyatta yardımcı olacak bilgisayar sistemlerini besleyecek zengin bir veri kümesidir. Ancak onları yeniden görüntülemek zaman alıcı olduğu için genelde sadece saklanırlar, görüntülenmeyebilirler.

MIT ve Massachusetts General Hospital araştırmacıları yüzlerce saatlik videolar üzerinde  bazı olaylara ve görsel özelliklere yönelik etkili arama yapabilen yeni bir sistem üzerinde çalışmaktadırlar. Böylece videoların kullanılmadan kenara atılması engellenmiş olacaktır.

Bu ay içerisinde düzenlenen International Conference on Robotics and Automation konferansında, araştırmacılar üzerinde çalıştıkları sistemlerinin bir operasyonun değişik aşamalarında test ettiler. Bu aşamalara örnek olarak biopsi, doku çıkartma, lif bazlı ayrıştırma ve yara temizleme verilebilir.

Bu gösterimden sonra doktorun herhangi bir analitik işlemde gerek görürse sisteme başvurabileceği görüldü. Örnek vermek gerekirse, doktorun sonraki adımlarında hangi medikal araçlara ihtiyaç duyacağını tahmin edip o aracı kullanıma hazırlayabilir. Ya da belki de daha önemlisi, herhangi bir olumsuzluk yaratabilecek adımı tahmin edip cerrahı o adımdan kaçınmaya itebilir.

Andrew ve Erna Viterbi Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri profesörü Daniela Rus, sistemlerinin özelliklerinin cerrahları heyecanlandırdığını söylemiştir. Doğrudan kendi sözlerine kulak verirsek, “Doktorlar kayıtların otomatik olarak parçalanıp, indekslenmiş olacağı için heyecanlılar. Çünkü bu sayede o kayıtlar bir eyleme dönüşebilecek. Bir ameliyatın ikinci fazını öğrenmek istersek, hangi parçaya bakacağımızı tam olarak biliyor olacağız. Bunun için kayıtların her anını izlememize gerek kalmayacak. Cerrahların bir diğer heyecanlı olduğu nokta ise, operasyonun ilerleyişinin gerçek zamanlı takip edilebiliyor olması.” diye konuştu.

Yazının sosyal kısmından sıyrılıp biraz daha bilişim kısmına değinecek olursak, araştırmacılar anlamlı veri parçalarını çıkarmak için kullandığı yöntem önceden tanımlanmış genel bir prosedürü kullanmaktadırlar. Yine de anlamlı veriyi yakalamak verinin o anki özel durumunu da göze almayı gerektirir. Anlamlı veriler, dışarıda tutulan verilere yakın olmalıdır bunun için farklı tür verilerin yakınlık derecesi hesaplanır.

ML bir yakınlaştırma problemi olarak görülebilir. Bu aşamada, sistem farklı laparoskopik beslemelerden alınan verilerin benzerliklerini belirler.

Kısaca sistem yukarıda tanımladığımız gibi çalışması için tasarlanmaya devam ediyor. Ama halen cevabı aranan ve sistemin yönlendirildiği amaç, cerrahide sürecin ne olduğunu bilmek ve bu süreç içersinde insanın aldığı/alacağı bakım kalitesini belirlemektir.