수술 성과를 정량화하고 환자 결과를 예측하는 방법으로서의 수술 제스처

npj Digital Medicine 5권, 기사 번호: 187(2022) 이 기사 인용

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수술이 얼마나 잘 수행되는지는 환자의 결과에 영향을 미칩니다. 그러나 성과를 객관적으로 정량화하는 것은 여전히 ​​해결되지 않은 과제로 남아 있습니다. 수술을 별개의 기구-조직 "제스처"로 분해하는 것은 수술을 이해하는 새로운 방법입니다. 성능이 환자 결과에 가장 중요한 요소인 절차에서 이 패러다임을 확립하기 위해 우리는 두 개의 국제 의료 센터에서 수행된 80개의 신경 보존 로봇 보조 근치적 전립선 절제술에서 수행된 34,323개의 개별 동작을 식별합니다. 제스처는 9가지 해부 제스처(예: 핫 컷)와 4가지 지원 제스처(예: 후퇴)로 분류됩니다. 우리의 주요 결과는 근치적 전립선 절제술 후 환자의 1년 발기 기능(EF) 회복에 영향을 미치는 요인을 식별하는 것입니다. 우리는 핫 컷 사용을 줄이고 필/푸시 사용을 늘리는 것이 통계적으로 1년 EF 회복 가능성이 더 높다는 것을 발견했습니다. 우리의 결과는 또한 외과 의사의 경험과 제스처 유형 사이의 상호 작용을 보여줍니다. 유사한 제스처 선택으로 인해 외과 의사의 경험에 따라 EF 회복률이 달라졌습니다. 이 프레임워크를 더욱 검증하기 위해 두 팀은 제스처 시퀀스와 기존 임상 특징을 사용하여 1년 EF를 예측하는 별개의 기계 학습 모델을 독립적으로 구축했습니다. 두 모델 모두에서 제스처 시퀀스는 기존 임상 특징(팀 1: AUC 0.69, 95% CI 0.65–0.73, 팀 2: AUC 0.65, 95% CI 0.62–0.68). 우리의 결과는 제스처가 수술 성과와 결과를 객관적으로 나타내는 세분화된 방법을 제공한다는 것을 시사합니다. 이 방법론을 다른 수술에 적용하면 수술 개선 방법을 발견할 수 있습니다.

지난 10년 동안 수술 성과가 수술 결과에 큰 영향을 미친다는 증거가 늘어나고 있습니다1,2. 예를 들어, 복강경 위 우회술의 수술 기술이 낮을수록 합병증 발생률, 사망률, 수술 시간이 길어지고 재수술 및 재입원율이 높아집니다1. 수술 결과를 향상시키려면 먼저 수술 성과를 정량화해야 합니다3. 그러나 객관적으로 이를 달성하는 것은 여전히 ​​​​어려운 일입니다.

수술 도구와 인간 조직의 가장 작은 의미 있는 상호 작용으로 정의되는 수술 제스처4,5는 수술을 해체하는 새로운 접근 방식입니다. 수술을 객관적으로 정량화하는 동시에 훈련생에게 실행 가능한 피드백을 제공할 수 있는 잠재력이 있습니다. 이전에 우리는 9개의 서로 다른 해부 제스처(예: 콜드 컷)와 4개의 지원 제스처(예: 후퇴)로 구성된 해부 수술 제스처 분류 시스템을 개발했습니다(그림 1a)5. 우리는 로봇 보조 부분 신절제술의 폐문 해부 단계에서 다양한 수술 제스처 선택이 외과 의사의 전문성을 구별할 수 있다는 것을 발견했습니다5. 그러나 다양한 수술 제스처가 수술 후 환자 결과와 연관되어 있는지 여부는 여전히 불분명합니다.

9개의 해부 제스처와 4개의 지원 제스처를 포함한 제스처 분류. b 색상으로 구분된 신경 절약 제스처 시퀀스(처음 100개의 제스처만 표시). 색상은 a의 해당 제스처를 나타냅니다. c 1년 EF 회복 예측 모델 구축 과정. 결과의 재현성을 확인하기 위해 두 팀이 독립적으로 예측 모델을 구성하고 테스트했습니다.

전립선암에 대한 가장 일반적인 치료법인 로봇 보조 근치적 전립선절제술(RARP)은 수술 성과와 높은 연관이 있는 구체적이고 쉽게 측정할 수 있는 기능적 결과를 가지고 있기 때문에 수술 제스처가 환자의 결과와 관련이 있는지 여부를 평가하는 이상적인 테스트 사례입니다6. RARP 후 발기부전은 남성의 삶의 질에 큰 영향을 미치며 남성의 60% 이상이 전립선을 따라 흐르는 신경 손상으로 인해 이러한 장기적인 합병증을 경험합니다7. 신경 예비(NS) 동안 외과 의사는 전립선에서 이러한 신경을 부드럽게 벗겨냅니다. 외과 의사의 해부 기술의 미세한 변화는 환자의 효능 회복에 큰 영향을 미칠 수 있습니다8. 많은 증거에 따르면 외과의사의 성과가 중요합니다. 최고 수준의 외과 의사의 환자는 효능을 회복할 확률이 거의 50%인 반면, 하위 수준의 외과 의사의 환자는 20% 미만의 가능성을 갖습니다9.