AI pomogła chirurgom usunąć guz mózgu, nie narażając pacjenta na utratę wzroku

UCL i University College London Hospitals (UCLH) poinformowały o pierwszym wykorzystaniu sztucznej inteligencji do wspierania neurochirurga w czasie rzeczywistym podczas operacji na żywo. Zabieg przeprowadzono w londyńskim National Hospital for Neurology and Neurosurgery, a system pomógł zespołowi poruszać się w pobliżu naczyń krwionośnych i nerwów sąsiadujących z przysadką mózgową. Operację przeprowadzili lekarze, którzy zachowali pełną odpowiedzialność za każdą decyzję. 1

Kim był pacjent?

Rhys Hibbert, 48-letni menedżer do spraw obsługi klienta i wolontariusz społeczny z Bedfordshire, miał łagodny guz przysadki o średnicy 11 mm. Zmianę wykryto po tym, jak w grudniu 2024 roku zasłabł podczas spaceru i miał napad padaczkowy. Guz znajdował się w obszarze związanym z nerwami wzrokowymi, zagrażając jego widzeniu. Nieleczony mógł ostatecznie doprowadzić do ślepoty. 1

Guz został skutecznie usunięty, a wzrok pacjenta został zachowany. Dostępny raport kliniczny nie zawiera szczegółowych informacji o jego dalszej, długoterminowej rekonwalescencji. Na podstawie przekazanych danych można więc potwierdzić bezpośredni rezultat operacji, ale nie wyciągać szerszych wniosków dotyczących późniejszego powrotu do zdrowia. 1

Dlaczego operacja guza przysadki jest tak trudna?

Przysadka mózgowa leży u podstawy czaszki, w pobliżu tętnic szyjnych i nerwów wzrokowych. To sprawia, że margines bezpieczeństwa podczas zabiegu jest wyjątkowo mały: zbyt ostrożne usunięcie zmiany może pozostawić fragment guza, natomiast uszkodzenie sąsiednich struktur może wywołać poważne powikłania, w tym krwotok, udar lub utratę wzroku. 14

Zabieg przeprowadzono metodą endoskopową. Zamiast opierać się wyłącznie na obrazach uzyskanych przed operacją, system AI analizował obraz przekazywany na żywo przez endoskop umieszczony w polu operacyjnym. Dawało to zespołowi dodatkową pomoc w rozpoznawaniu kluczowych struktur w miarę postępu operacji. 1

Co dokładnie robiła sztuczna inteligencja?

System został zaprojektowany jako narzędzie wspierające decyzje, a nie jako autonomiczny chirurg. Analizował obraz endoskopowy i pomagał identyfikować lub wyróżniać:

• kluczowe naczynia krwionośne i nerwy znajdujące się w pobliżu guza;
• używane narzędzia chirurgiczne;
• interakcje między narzędziami a tkanką. 111

W praktyce AI działała jak dodatkowa pomoc wzrokowa: sygnalizowała obszary podwyższonego ryzyka i miejsca, których należy unikać, podczas gdy neurochirurdzy decydowali, jak kontynuować zabieg. System nie operował samodzielnie, nie sterował narzędziami i nie mógł uchylić decyzji zespołu medycznego. 1

To rozróżnienie ma znaczenie. Pomyślny pierwszy przypadek pokazuje, że wsparcie AI można wykorzystać podczas rzeczywistej operacji. Nie dowodzi natomiast, że sztuczna inteligencja potrafi bezpiecznie przeprowadzać neurochirurgię bez udziału lekarzy ani że poprawia wyniki leczenia pacjentów w ogóle.

Kto opracował system i przeprowadził zabieg?

Operację wykonał profesor Hani Marcus, profesor UCL Queen Square Institute of Neurology i konsultant neurochirurgii w National Hospital for Neurology and Neurosurgery. Współpracował z nim Danyal Khan, doktorant UCL oraz rezydent neurochirurgii UCL/UCLH, który kierował pracami nad projektem. 1

Technologię opracował interdyscyplinarny zespół UCL Hawkes Institute. Jako liderkę techniczną wskazano dr Sophię Bano. Działająca w ramach instytutu grupa Surgical Robot Vision koncentruje się na analizie anatomii, obrazu z kamer i ruchu narzędzi w czasie rzeczywistym, a także na łączeniu danych z obrazowania przed- i śródoperacyjnego z informacjami z innych czujników chirurgicznych. 2

Na czym uczono AI?

System trenowano i oceniano na dużym, opisanym przez ekspertów zbiorze wcześniejszych nagrań endoskopowych operacji przysadki. Zespół mówił o setkach filmów, a w raporcie rocznym UCL z 2023 roku podano, że system przeanalizował ponad 200 nagrań. Według tego raportu w ciągu 10 miesięcy zdobył doświadczenie, którego pojedynczy chirurg potrzebowałby wielu lat. 14

Celem treningu było nauczenie modelu rozpoznawania etapów operacji, narzędzi oraz interakcji między narzędziami a tkanką. Powiązane badania obejmują również wykrywanie potencjalnych śródoperacyjnych przyczyn powikłań i identyfikowanie kluczowych struktur anatomicznych podczas najważniejszych etapów operacji przysadki. 11

Jaki sprzęt i finansowanie wykorzystano?

System działał na platformie NVIDIA Clara IGX, przeznaczonej do zastosowań AI w czasie rzeczywistym w środowisku urządzeń medycznych. Badanie kliniczne sfinansowały National Institute for Health and Care Research (NIHR) oraz Google. Dodatkowego wsparcia udzieliły NIHR UCLH Biomedical Research Centre, Royal College of Surgeons, EPSRC i Wellcome. 1

„ChatGPT dla chirurgów” — ambitny cel zespołu

Długoterminowa wizja zakłada stworzenie chirurgicznego „drugiego pilota”, który w czasie rzeczywistym rozumiałby przebieg operacji, rozpoznawał anatomię i działania lekarzy oraz przekazywał pomocne informacje we właściwym momencie. Naukowcy z UCL opisują ten kierunek skrótowym określeniem „ChatGPT dla chirurgów”. 12

To jednak określenie przyszłego celu, a nie opis możliwości pokazanych podczas tej operacji. Dostępne dane potwierdzają działanie wyspecjalizowanego systemu wspierającego analizę obrazu podczas operacji przysadki. Nie dowodzą, że narzędzie ma ogólne zdolności konwersacyjne ani że potrafi samodzielnie planować i wykonywać zabiegi.

Co wydarzy się dalej?

Operację przeprowadzono w ramach wczesnego badania klinicznego. To ważny dowód wykonalności rozwiązania, ale jeden przypadek nie pozwala ocenić, jak system sprawdzi się u różnych chirurgów, w innych szpitalach, przy guzach położonych w innych miejscach ani u pacjentów o odmiennych cechach. UCL i partnerzy planują szersze testy kliniczne, jednak przekazane źródła nie podają ostatecznej liczby uczestników, listy ośrodków ani harmonogramu większego badania. 1

Brytyjski minister ds. innowacji w ochronie zdrowia James Frith przedstawił przypadek jako przykład tego, jak AI może umożliwiać nowe formy opieki, jednocześnie podkreślając konieczność stosowania odpowiednich zabezpieczeń. Mike Lewis z NIHR powiązał projekt z szerszym wykorzystaniem technologii i innowacji w ochronie zdrowia. 1

Najważniejszy wniosek jest więc obiecujący, ale ograniczony: AI pojawiła się podczas skomplikowanej operacji mózgu jako dodatkowa para oczu, a kontrolę nad zabiegiem zachowali doświadczeni neurochirurdzy. Kolejnym sprawdzianem będzie ustalenie, czy takie wsparcie przynosi powtarzalne korzyści w znacznie większej liczbie operacji — bez uszczerbku dla bezpieczeństwa pacjentów.