Liposukcja to najczęściej wykonywany zabieg chirurgii plastycznej na świecie, ale przy dużych objętościach usuwanego tłuszczu wiąże się z realnym ryzykiem powikłań – przede wszystkim nadmiernej utraty krwi. Nowe badanie pokazuje, że model sztucznej inteligencji (AI) może z wysoką precyzją przewidywać śródoperacyjną utratę krwi, umożliwiając lepsze planowanie zabiegu i zwiększenie bezpieczeństwa pacjentów. Wyniki opublikowano w styczniowym numerze Plastic and Reconstructive Surgery.
Z tego artykułu dowiesz się…
- Jak działa model sztucznej inteligencji przewidujący utratę krwi podczas liposukcji i dlaczego jest tak dokładny.
- Jakie dane kliniczne i chirurgiczne wykorzystano do trenowania algorytmu AI oraz na jakiej populacji go zweryfikowano.
- Dlaczego przewidywanie utraty krwi ma kluczowe znaczenie dla bezpieczeństwa pacjentów poddawanych liposukcji wielkoobjętościowej.
- W jaki sposób AI może wspierać decyzje okołooperacyjne chirurgów i ograniczać ryzyko powikłań.
Dlaczego przewidywanie utraty krwi ma kluczowe znaczenie
Choć liposukcja jest generalnie uznawana za bezpieczną, zabiegi wielkoobjętościowe – obejmujące usunięcie ponad 4 litrów tłuszczu i płynów – istotnie zwiększają ryzyko powikłań hemodynamicznych. Precyzyjne oszacowanie utraty krwi jeszcze przed zabiegiem może wpływać na decyzje dotyczące:
- przygotowania płynowego i ewentualnej transfuzji,
- doboru techniki i zakresu operacji,
- zabezpieczenia pooperacyjnego i monitorowania pacjenta.
Przełomowy model AI opracowali dr Mauricio E. Perez Pachon z Mayo Clinic w Rochester (Minnesota) oraz dr Jose T. Santaella z CIMA Clinic-Loja. Jak podkreślają autorzy, stworzenie narzędzia predykcyjnego to „przełomowy postęp” w chirurgii modelowania sylwetki. Naukowcy piszą:
Wykorzystując potencjał modeli predykcyjnych opartych na sztucznej inteligencji, chirurdzy mogą dostosowywać swoje interwencje do indywidualnych potrzeb każdego pacjenta, zapewniając optymalne rezultaty i minimalizując ryzyko powikłań, takich jak nadmierna utrata krwi.
Jak powstał model AI
Zespół wykorzystał uczenie maszynowe do analizy danych 721 pacjentów poddanych liposukcji wielkoobjętościowej. Wszystkie zabiegi wykonano w dwóch ośrodkach – w Kolumbii i Ekwadorze – według identycznych protokołów chirurgicznych.
- Dane 621 pacjentów posłużyły do trenowania modelu.
- Dane 100 kolejnych pacjentów wykorzystano do niezależnej walidacji.
- Model uwzględniał szeroki zakres zmiennych demograficznych, klinicznych i chirurgicznych.
Dokładność na poziomie 94%
Wyniki były imponujące. Model wykazał 94% dokładności w przewidywaniu utraty krwi. Odnotowano:
- „doskonałą zgodność” między wartościami przewidywanymi a rzeczywistymi,
- odchylenie standardowe 26 ml,
- maksymalną różnicę ok. 188 ml,
- minimalną różnicę 0,22 ml.
Autorzy podkreślają:
Taka dokładność wzmacnia potencjał modelu jako narzędzia wspomagającego podejmowanie decyzji w zabiegach modelowania sylwetki, gdzie przewidywanie śródoperacyjnej utraty krwi ma kluczowe znaczenie dla bezpieczeństwa pacjenta i planowania operacji.
Wsparcie decyzji klinicznych w czasie rzeczywistym
Dzięki prognozom generowanym przez AI chirurdzy mogą podejmować bardziej świadome decyzje okołooperacyjne. Jak zaznaczają badacze:
Przy użyciu przewidywanych szacunków utraty krwi chirurdzy mogą podejmować świadome decyzje dotyczące postępowania okołooperacyjnego, takiego jak konieczność transfuzji krwi, podawania płynów i innych działań wymagających intensywnej terapii.
Co więcej, autorzy dodają:
To proaktywne podejście może znacząco zmniejszyć częstość występowania zdarzeń niepożądanych, skrócić czas rekonwalescencji i przyczynić się do lepszej edukacji pacjentów oraz usprawnienia procesów uzyskiwania świadomej zgody.
AI w chirurgii: trend o rosnącym znaczeniu
Wykorzystanie narzędzi opartych na sztucznej inteligencji do przewidywania ryzyka krwawienia było dotąd testowane m.in. w chirurgii kręgosłupa, ortopedii i traumatologii. Nowe badanie pokazuje, że chirurgia plastyczna dołącza do tej grupy specjalności, w których AI może realnie poprawiać bezpieczeństwo. Zespół planuje dalsze prace nad udoskonaleniem modelu, w tym szkolenie algorytmu na danych pochodzących od chirurgów z całego świata. Jak podkreśla dr Perez Pachon:
Wierzymy, że przyszłe badania nad technologią sztucznej inteligencji mają nieograniczony potencjał w zakresie poprawy bezpieczeństwa pacjentów i z niecierpliwością oczekujemy dalszego rozwoju w tej dziedzinie.
Główne wnioski
- Model sztucznej inteligencji osiągnął 94% dokładności w przewidywaniu śródoperacyjnej utraty krwi u pacjentów poddanych liposukcji wielkoobjętościowej.
- Algorytm opracowano na danych 621 pacjentów i zweryfikowano na kolejnych 100 przypadkach, obejmując zabiegi wykonane według jednolitych protokołów.
- Średnie odchylenie prognozy wynosiło zaledwie 26 ml, co wskazuje na bardzo wysoką precyzję kliniczną narzędzia.
- Zastosowanie AI może poprawić planowanie zabiegu, ograniczyć powikłania i skrócić rekonwalescencję, czyniąc liposukcję bezpieczniejszą dla pacjentów.
Źródło:
- https://journals.lww.com/plasreconsurg/fulltext/2026/01000/artificial_intelligence_driven_blood_loss.18.aspx
