xvr, l’IA del MIT che guida gli strumenti chirurgici in tempo reale
Un sistema di intelligenza artificiale sviluppato dal MIT punta a rendere più precise e sicure le procedure chirurgiche minimamente invasive. Si chiama xvr e permette di collegare le radiografie bidimensionali acquisite durante un intervento con gli esami tridimensionali effettuati in precedenza sul paziente, aiutando i medici a determinare con maggiore precisione la posizione degli strumenti all’interno del corpo.
La tecnologia è stata progettata per superare uno dei principali limiti della navigazione chirurgica basata sui raggi X: trasformare immagini piatte e spesso difficili da interpretare in informazioni utili per comprendere posizione e orientamento di cateteri, endoscopi e altri dispositivi.
Perché le immagini 2D complicano la navigazione chirurgica
Procedure minimamente invasive come l’angioplastica richiedono l’introduzione di strumenti attraverso incisioni di dimensioni ridotte. Durante l’operazione, i medici possono utilizzare sistemi mobili a raggi X ad alta velocità per osservare ciò che accade da differenti angolazioni.
Il problema è che una radiografia rimane una rappresentazione bidimensionale di strutture anatomiche tridimensionali. Capire esattamente dove si trovi uno strumento, quale sia il suo orientamento e quanto sia vicino a tessuti delicati richiede quindi notevole esperienza.
Normalmente il medico deve mettere in relazione le immagini ottenute durante l’intervento con una tomografia computerizzata (TC) o una risonanza magnetica (RM) acquisita in precedenza. La registrazione può essere eseguita manualmente, inserendo parametri nel computer oppure identificando specifici riferimenti anatomici.
I precedenti sistemi di intelligenza artificiale progettati per automatizzare questo processo devono inoltre confrontarsi con la grande variabilità dell’anatomia umana e con la disponibilità limitata di immagini mediche di alta qualità accompagnate da annotazioni adeguate.
xvr crea un modello specifico per ogni paziente
L’approccio adottato dai ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (MIT) è differente. Invece di affidarsi a un unico modello che deve funzionare allo stesso modo su tutti, xvr viene adattato alla specifica anatomia del singolo paziente.
Il punto di partenza è una TC o una risonanza magnetica. Utilizzando una simulazione fisica dei raggi X, il sistema genera migliaia di radiografie sintetiche dell’anatomia individuale osservata da numerose prospettive, raggiungendo un ritmo di circa 1.000 immagini al secondo.
Non si tratta quindi di un sistema generativo incaricato di inventare dettagli anatomici. Secondo i ricercatori, la simulazione è vincolata alle informazioni contenute nell’esame reale del paziente, riducendo così il problema delle cosiddette allucinazioni dell’intelligenza artificiale.
Le immagini simulate vengono successivamente utilizzate per addestrare il modello a mettere in corrispondenza le radiografie 2D acquisite durante la procedura con la rappresentazione anatomica 3D del paziente.
Il sistema riesce a effettuare l’allineamento in pochi secondi e, secondo i risultati riportati dai ricercatori, può raggiungere una precisione inferiore al millimetro, caratteristica particolarmente importante quando occorre conoscere con accuratezza la posizione di uno strumento chirurgico.
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Da 12 ore a circa cinque minuti di preparazione
Creare da zero un modello dedicato a ciascun paziente presenta però un problema evidente: il processo richiederebbe circa 12 ore, un tempo incompatibile con molte situazioni cliniche e soprattutto con gli interventi di emergenza.
Per superare questo limite, il gruppo ha utilizzato xvr per realizzare un modello fondazionale preaddestrato, capace di apprendere caratteristiche generali e di essere successivamente adattato all’anatomia di una persona.
Con questo sistema il tempo necessario per ottenere un modello specifico per il paziente scende a circa cinque minuti, mantenendo una precisione paragonabile a quella ottenuta attraverso l’addestramento completo.
La ricerca ha utilizzato esami provenienti da oltre 2.000 pazienti, comprendendo differenti fasce d’età, aree anatomiche e modalità di imaging. La tecnologia è stata inoltre valutata utilizzando dati provenienti da cinque ospedali, con strutture ossee e sistemi di organi appartenenti sia a pazienti adulti sia pediatrici.
Secondo quanto riportato nello studio pubblicato su Nature, xvr ha ottenuto prestazioni nettamente superiori rispetto ad altri approcci basati sull’intelligenza artificiale utilizzati per lo stesso tipo di problema.
Le possibili applicazioni nella chirurgia robotica
Il progetto non si limita alla navigazione degli strumenti utilizzati direttamente dai medici. Una tecnologia capace di mettere rapidamente in relazione immagini 2D e anatomia 3D potrebbe diventare importante anche per la chirurgia robotica, offrendo ai sistemi automatizzati informazioni più precise sulla posizione degli strumenti rispetto alle strutture circostanti.
Il gruppo del MIT intende ora aumentare ulteriormente la velocità di xvr, verificarne l’affidabilità in un numero maggiore di situazioni e affrontare scenari più complessi, compresi quelli in cui gli organi o altre parti del corpo sono in movimento.
I ricercatori stanno inoltre collaborando con aziende attive nella robotica chirurgica e gruppi clinici con l’obiettivo di trasformare il progetto sperimentale in strumenti utilizzabili per la navigazione e altre applicazioni mediche.
Un’altra possibile conseguenza riguarda l’accessibilità alle procedure specialistiche. Sistemi in grado di semplificare l’interpretazione delle immagini potrebbero contribuire, in prospettiva, a rendere alcune tecniche minimamente invasive più facilmente utilizzabili anche nei centri che oggi dispongono di minori risorse specialistiche.
xvr rappresenta quindi un approccio diverso all’impiego dell’IA in medicina: invece di cercare un modello universale capace di adattarsi a qualsiasi anatomia, utilizza i dati del singolo paziente per costruire rapidamente uno strumento di navigazione personalizzato, con l’obiettivo di fornire ai chirurghi informazioni più precise durante l’intervento.
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