AI Bantu Pakar Bedah Buang Tumor Otak 11 mm Tanpa Menjejaskan Penglihatan Pesakit

Pasukan pakar bedah saraf di University College London (UCL) dan University College London Hospitals (UCLH) melaporkan penggunaan pertama bantuan AI masa nyata dalam pembedahan otak yang dilakukan secara langsung. Prosedur itu berlangsung di National Hospital for Neurology and Neurosurgery, London, dan membantu pakar bedah membuang tumor pituitari jinak sambil melindungi penglihatan pesakit. Semua keputusan pembedahan kekal di tangan pasukan perubatan. 1

Siapa pesakit itu?

Pesakit berkenaan ialah Rhys Hibbert, pengurus khidmat pelanggan dan sukarelawan komuniti dari Bedfordshire yang berusia 48 tahun. Dia mempunyai tumor pituitari jinak berukuran 11 milimeter.

Tumor itu dikesan selepas Hibbert rebah ketika berjalan dan mengalami sawan pada Disember 2024. Kedudukannya berhampiran saraf optik menyebabkan penglihatannya terancam, malah boleh mengakibatkan kebutaan jika dibiarkan tanpa rawatan. 1

Tumor tersebut berjaya dibuang dan penglihatannya dilindungi. Namun, laporan klinikal yang disediakan tidak memberikan perincian lengkap tentang pemulihan jangka panjangnya. Jadi, bukti yang ada hanya mengesahkan hasil pembedahan serta-merta, bukan kesimpulan tentang pemulihan keseluruhan pesakit. 1

Mengapa pembedahan tumor pituitari begitu mencabar?

Kelenjar pituitari terletak di dasar tengkorak, berdekatan arteri karotid dan saraf optik. Ruang untuk bergerak amat terhad: jika terlalu sedikit tisu dibuang, sebahagian tumor mungkin tertinggal; jika struktur berhampiran rosak, pesakit boleh mengalami komplikasi serius seperti pendarahan, strok atau kehilangan penglihatan. 14

Pakar bedah menggunakan kaedah endoskopi untuk operasi itu. Berbanding hanya bergantung pada imbasan yang diambil sebelum pembedahan, sistem AI menganalisis rakaman video secara langsung dari dalam kawasan pembedahan. Ini memberi pasukan perubatan satu lagi bantuan visual ketika prosedur sedang berlangsung. 1

Apa sebenarnya yang dilakukan AI?

Sistem tersebut direka sebagai alat sokongan keputusan, bukannya “pakar bedah” autonomi. Ia memproses rakaman endoskopi dan membantu mengenal pasti atau menyerlahkan:

• salur darah dan saraf penting berhampiran tumor;
• instrumen pembedahan yang digunakan; dan
• interaksi antara instrumen dengan tisu. 111

Dalam praktiknya, AI berfungsi seperti sepasang mata tambahan. Ia menandakan kawasan berisiko tinggi dan bahagian yang perlu dielakkan, manakala pakar bedah menentukan tindakan seterusnya.

AI itu tidak mengendalikan instrumen, melakukan pembedahan secara sendiri atau mengatasi keputusan pasukan perubatan. 1

Perbezaan ini penting. Satu kes yang berjaya menunjukkan bahawa bantuan AI masa nyata boleh digunakan dalam operasi sebenar. Ia belum membuktikan bahawa AI boleh melakukan pembedahan saraf dengan selamat tanpa manusia, atau bahawa teknologi itu secara umum mampu memperbaiki hasil rawatan semua pesakit.

Siapa yang membangunkan dan menjalankan operasi ini?

Operasi itu dijalankan oleh Profesor Hani Marcus, profesor di UCL Queen Square Institute of Neurology serta pakar bedah saraf perunding di National Hospital for Neurology and Neurosurgery, bersama Danyal Khan, calon PhD UCL dan pegawai perubatan pelatih bedah saraf UCL/UCLH yang mengetuai kerja tersebut. 1

Teknologi berkenaan dibangunkan oleh pasukan pelbagai disiplin di UCL Hawkes Institute. Dr Sophia Bano dikenal pasti sebagai ketua teknikal. Kumpulan Surgical Robot Vision pula menjalankan penyelidikan tentang analisis masa nyata terhadap anatomi, kamera dan instrumen pembedahan, di samping menggabungkan data pembedahan dengan data pengimejan. 2

Bagaimana AI itu dilatih?

Model tersebut dilatih dan dinilai menggunakan koleksi besar video pembedahan pituitari endoskopi terdahulu yang telah dianotasi. Pasukan itu menyifatkan koleksi berkenaan sebagai merangkumi ratusan video; semakan tahunan UCL pada 2023 pula menyatakan sistem tersebut telah menganalisis lebih 200 video dan mencapai, dalam tempoh 10 bulan, tahap pengalaman yang biasanya mengambil masa bertahun-tahun untuk diperoleh oleh seorang pakar bedah. 14

Latihan itu membantu model mengenali langkah-langkah pembedahan, instrumen serta interaksi antara instrumen dan tisu. Penyelidikan asasnya turut merangkumi pengesanan punca komplikasi yang berpotensi berlaku ketika operasi dan pengenalpastian struktur anatomi penting pada peringkat tertentu dalam pembedahan pituitari. 11

Perkakasan dan pembiayaan

Sistem itu dijalankan pada platform Clara IGX milik NVIDIA, yang direka untuk aplikasi AI masa nyata dalam persekitaran peranti perubatan.

Ujian klinikal tersebut dibiayai oleh National Institute for Health and Care Research (NIHR) dan Google, dengan sokongan tambahan daripada NIHR UCLH Biomedical Research Centre, Royal College of Surgeons, EPSRC dan Wellcome. 1

Impian “ChatGPT untuk pakar bedah”

Visi jangka panjang pasukan penyelidik ialah membangunkan pembantu bersama pembedahan masa nyata yang boleh memahami apa yang berlaku dalam bilik bedah, mengenali anatomi dan tindakan pakar bedah, serta memberikan maklum balas pada masa yang sesuai. Penyelidik UCL menggambarkan hala tuju ini secara ringkas sebagai “ChatGPT untuk pakar bedah”. 12

Namun, istilah itu merujuk kepada matlamat masa depan, bukan keupayaan yang telah dibuktikan dalam operasi ini. Bukti yang tersedia hanya menyokong penggunaan sistem sokongan visual khusus untuk pembedahan pituitari. Ia tidak membuktikan bahawa alat tersebut mempunyai keupayaan perbualan umum atau boleh merancang dan melaksanakan prosedur secara autonomi.

Apa yang berlaku seterusnya?

Operasi itu dijalankan sebagai sebahagian daripada ujian klinikal peringkat awal. Ia merupakan demonstrasi kebolehlaksanaan yang penting, tetapi satu kes sahaja tidak dapat menentukan prestasi sistem merentas pakar bedah, hospital, lokasi tumor atau kumpulan pesakit yang berbeza.

UCL dan rakan kerjasamanya merancang ujian klinikal yang lebih meluas. Walau bagaimanapun, sumber yang disediakan tidak menyatakan saiz akhir, lokasi atau jadual pelaksanaan ujian tersebut. 1

Menteri Inovasi Kesihatan UK, James Frith, menyifatkan kes itu sebagai contoh bagaimana AI boleh membuka bentuk rawatan baharu, sambil menekankan keperluan terhadap langkah keselamatan yang sewajarnya. Mike Lewis dari NIHR pula mengaitkan usaha itu dengan penggunaan teknologi dan inovasi yang lebih luas dalam penjagaan kesihatan. 1

Kesimpulannya, hasil ini menjanjikan potensi tetapi masih terhad: AI telah dibawa ke dalam operasi otak berisiko tinggi sebagai “mata tambahan”, sementara pakar bedah saraf terlatih kekal mengawal setiap keputusan. Cabaran seterusnya ialah menentukan sama ada bantuan itu benar-benar memberikan manfaat yang konsisten dalam lebih banyak pembedahan tanpa menjejaskan keselamatan pesakit.