AI wspierała neurochirurga podczas operacji mózgu. Pierwszy taki zabieg na świecie 

Po raz pierwszy podczas operacji neurochirurgicznej zastosowano sztuczną inteligencję, która analizowała obraz z pola operacyjnego w czasie rzeczywistym i wspierała chirurga w rozpoznawaniu kluczowych struktur anatomicznych. Zabieg przeprowadzono w National Hospital for Neurology and Neurosurgery (NHNN) w Londynie w ramach badania klinicznego University College London Hospitals (UCLH) i University College London (UCL). Pacjentem był 48-letni Rhys Hibbert z guzem przysadki mózgowej, który zagrażał jego wzrokowi. Operacja zakończyła się usunięciem guza przy zachowaniu widzenia.

Z tego artykułu dowiesz się…

• Jak AI wspierała neurochirurga podczas pierwszego takiego zabiegu na świecie.
• W jaki sposób system analizował obraz z pola operacyjnego w czasie rzeczywistym.
• Dlaczego zastosowanie AI miało znaczenie podczas usuwania guza przysadki zagrażającego wzrokowi.
• Jak opracowano i trenowano technologię wykorzystaną podczas operacji.

Pierwszy pacjent przeszedł operację mózgu wspomaganą przez AI

O przeprowadzeniu pionierskiego zabiegu poinformowano 27 sierpnia 2026 r. Operacja odbyła się w National Hospital for Neurology and Neurosurgery, należącym do UCLH, w ramach badania klinicznego wykorzystującego technologię AI opracowaną przez naukowców UCL.

Pierwszym pacjentem był 48-letni Rhys Hibbert z Bedfordshire. Guz przysadki stanowił zagrożenie dla jego wzroku – bez leczenia operacyjnego mógł prowadzić do dalszego pogorszenia widzenia, a ostatecznie nawet do ślepoty.

Podczas zabiegu system AI analizował na bieżąco obraz wideo z operacji, zamiast opierać swoje działanie wyłącznie na badaniach obrazowych wykonanych przed wejściem pacjenta na salę operacyjną. Algorytm pomagał zespołowi rozpoznawać struktury znajdujące się u podstawy mózgu i wskazywał obszary wymagające szczególnej ostrożności.

ZOBACZ KONIECZNIE AI może wykryć pierwsze sygnały choroby naczyń mózgowych na podstawie codziennych nawyków

Milimetr może zdecydować o bezpieczeństwie pacjenta

Operacje guzów przysadki wymagają dużej precyzji ze względu na anatomię tej części czaszki. Przysadka, naczynia krwionośne oraz nerwy odpowiedzialne za widzenie znajdują się bardzo blisko siebie. Nawet milimetrowe odchylenie może mieć poważne konsekwencje, takie jak utrata wzroku, udar, a w skrajnych przypadkach śmierć.

Zadaniem zastosowanego systemu nie było zastąpienie neurochirurga ani samodzielne podejmowanie decyzji. AI dostarczała zespołowi dodatkowych informacji podczas operacji, pomagając identyfikować obszary, których należy unikać przy możliwie szerokim, ale bezpiecznym usuwaniu guza.

Technologia ma również potencjał do śledzenia narzędzi chirurgicznych oraz ich interakcji z tkankami. Docelowo takie rozwiązanie może zapewniać chirurgom dodatkową informację zwrotną podczas najbardziej wymagających etapów zabiegu.

Pierwszą operację z wykorzystaniem systemu przeprowadził prof. Hani Marcus, konsultant neurochirurg w NHNN, UCLH i profesor neurochirurgii w UCL Queen Square Institute of Neurology, wspólnie z Danyalem Khanem, rezydentem chirurgicznym kierującym pracami nad projektem.

Guz wykryto po nagłym zasłabnięciu i napadzie drgawkowym

Choroba Rhysa Hibberta została wykryta przypadkowo w grudniu 2024 r. Podczas codziennego spaceru mężczyzna nagle źle się poczuł, stracił przytomność i doznał napadu drgawkowego. Badania przeprowadzone w szpitalu wykazały guz przysadki o wielkości około 11 mm.

ZOBACZ KONIECZNIE Nowa technologia mapuje glejaka w 3D. Analiza trwa około 30 minut

Początkowo pacjent był leczony zachowawczo, jednak z czasem pojawiły się poważne zaburzenia hormonalne oraz problemy ze wzrokiem. Hibbert zaczął tracić widzenie obwodowe. Jak opisywał, korzystał z lasek do chodzenia, ponieważ wielokrotnie się potykał, nie widząc tego, co znajdowało się w dolnej części pola widzenia.

Wobec postępujących objawów zdecydował się na operację. Jednocześnie zgodził się uczestniczyć w badaniu i zostać pierwszym pacjentem, u którego podczas usuwania guza zastosowano opracowane w UCL wsparcie AI w czasie rzeczywistym.

Pacjent jest wolontariuszem pogotowia. Przez ostatnich 12 miesięcy nie mógł aktywnie uczestniczyć w wyjazdach do zgłoszeń pod numerem 999, ale nadal pozostawał związany z zespołem i uczestniczył w szkoleniach. Po rekonwalescencji chce wrócić do tej działalności.

AI uczyła się na nagraniach wcześniejszych operacji

System powstał w UCL Hawkes Institute, interdyscyplinarnym ośrodku zajmującym się rozwojem technologii dla ochrony zdrowia. Za techniczną część projektu odpowiada dr Sophia Bano, Associate Professor in Robotics and Artificial Intelligence w UCL Computer Science i UCL Hawkes Institute.

Algorytm był trenowany i oceniany przy użyciu dużego zbioru opisanych nagrań z endoskopowych operacji przysadki wykonanych wcześniej u innych pacjentów. Dzięki temu system uczył się rozpoznawać anatomię, narzędzia chirurgiczne oraz interakcje pomiędzy instrumentami i tkankami.

Technologia była wcześniej oceniana i wykorzystywana jako narzędzie szkoleniowe dla chirurgów wykonujących tego rodzaju zabiegi. Obecne badanie przenosi jej zastosowanie bezpośrednio na salę operacyjną, gdzie analiza odbywa się podczas trwającej operacji.

System działa na platformie NVIDIA Clara IGX, przeznaczonej do obsługi rozwiązań AI pracujących w czasie rzeczywistym w środowisku urządzeń medycznych.

ZOBACZ KONIECZNIE Johnson & Johnson o przyszłości chirurgii. AI to tylko część zmian [Raport]

Badanie kliniczne zostało sfinansowane przez National Institute for Health and Care Research (NIHR) oraz Google. Projekt wspierają także NIHR Biomedical Research Centre at UCLH, Royal College of Surgeons, Engineering and Physical Sciences Research Council oraz Wellcome.

Źródło:

• https://www.uclh.nhs.uk/news/first-patient-live-ai-assisted-sight-saving-brain-surgery