Descrizione del progetto
Rilevamento automatico degli eventi avversi intraoperatori
Durante gli interventi chirurgici, eventi avversi intraoperatori sono frequenti, ma rimangono largamente sottosegnalati, il che ne impedisce un’analisi completa e ostacola lo sviluppo di nuove misure di sicurezza. Recenti intuizioni rivelano che quelli che potrebbero apparire come «quasi eventi» sono collegati a errori e complicazioni maggiori. Il progetto CompSURG, finanziato dal Consiglio europeo della ricerca, si propone di sviluppare un approccio computazionale all’avanguardia per il rilevamento automatico e l’analisi su larga scala degli eventi avversi intraoperatori nei video endoscopici. La soluzione sfrutterà la visione computerizzata avanzata per modellizzare le complesse interazioni tra strumento e tessuto, identificando le manovre chirurgiche che devono essere riviste in termini di sicurezza. Il lavoro dovrebbe portare a nuove misure di sicurezza e alla formazione in diversi tipi di chirurgia, migliorando i risultati clinici e l’assistenza ai pazienti.
Obiettivo
The operating room is the most frequent location for hospital-related errors. However, intra-operative adverse events (IAEs) are underreported, which impedes their large-scale analysis, the definition of appropriate safety measures and the development of intra-operative support systems to reduce their occurrence. Recent manual video-based assessments of surgical procedures have shown that not only are IAEs frequent, but also that near miss intra-operative events, previously thought to be inconsequential, are in fact predictors of major errors and correlate with complications and poor surgical outcomes.
We leverage these recent findings to propose a radically new, computational approach to improve intra-operative surgical safety. We propose to focus on automatically detecting and analyzing IAEs in endoscopic videos via novel computer vision methods that model the detailed semantics of tool-tissue interactions, as needed to study the activity patterns leading to these critical events. We will first generate a multi-centric, multi-procedure dataset annotated with tool-tissue interaction semantics and IAEs. We will then develop a new fully differentiable neural network model of surgical videos relying on an intermediate graph representation to disentangle the surgical semantics. Finally, we will introduce new training methods for scaling these approaches to different types of surgeries and centers using a limited set of annotations.
These computational methods will allow the automated reporting and analysis of IAEs at a scale unfeasible with manual methods. We will use them to analyze patterns of IAEs and to identify the activities and phases of the surgical procedures that would benefit from new safety measures. We will also design a prototype for intra-operative support. We believe that this project will help to improve surgical safety and hence greatly benefit patient care.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
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Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Meccanismo di finanziamento
HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsIstituzione ospitante
67081 Strasbourg
Francia