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Diagnostica Terapia e Chirurgia

Chirurgia robotica automatizzata: ecco come cambiano gli interventi

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Scritto da Lorenzo Morelli

Nell’ultimo decennio abbiamo assistito a notevoli progressi tecnologici che hanno consentito l’introduzione dei robot in chirurgia, e conseguentemente la nascita della robot-assisted surgery (chirurgia robotica assistita). I chirurghi attraverso un training specifico hanno acquisito capacità tali da manovrare questi robot, ottenendo: una diminuzione del tasso di mortalità, un aumento del grado di precisione nonché del disagio del paziente. Tutti vantaggi, che sono risultati essere evidenti per molte tipologie di interventi, dalla cardiochirurgia alla neurochirurgia.

Ma nel 2017 la prospettiva sulle procedure chirurgiche assistite da robot, è iniziata a cambiare e in maniera radicale. Non si è trattato più solamente di fornire ai chirurghi uno strumento attraverso il quale ridurre gli errori e aumentare il grado di precisione. L’esigenza a cui ingegneri e scienziati hanno cercato di rispondere, è stata quella di consentire di diminuire il carico di lavoro per i chirurghi stessi, soprattutto durante gli interventi complessi. L’intenzione quindi, è stata quella di creare robot chirurgici in grado di eseguire alcune procedure chirurgiche in maniera autonoma: nacque così STAR (Smart Tissue Autonomous Robot) il primo rappresentante della chirurgia robotica automatizzata.

STAR (Smart Tissue Autonomous Robot)

Fino ad oggi però, STAR è rimasto l’unico ed il solo rappresentante di questo approccio chirurgico innovativo. Ma grazie al crescente uso e sviluppo dell’intelligenza artificiale, lo sviluppo di robot basati sul paradigma di chirurgia robotica automatizzata, sta subendo un’accelerazione: vediamone qualche esempio.

NaoTrac: un assistente robotico per la neurochirurgia

NaoTrac è un sistema chirurgico robotizzato che combina intelligenza e visione artificiale alla robotica, per fornire una soluzione alla pianificazione degli interventi di neurochirurgia. In maniera autonoma è in grado di individuare la collocazione anatomica del problema ed effettuare un accurato inserimento dei dispositivi.

Il lungo tempo di funzionamento e l’elevata richiesta di concentrazione hanno consumato molta resistenza fisica del neurochirurgo e influenzato le sue prestazioni […] Pertanto, il nostro dispositivo può agire come un assistente per il chirurgo e può aiutarlo a standardizzare l’operazione fornendo un livello più alto di precisione durante l’intervento.

Jerry Chen, CEO di Brain Navi Biotechnology

Progettato e prodotto da Brain Navi Biotechnology, il 7 novembre 2018 presso l’Hualien Tzu-Chi Medical Center, NaoTrac ha effettuato in maniera autonoma un drenaggio ventricolare esterno (EVD – External Ventricular Derivation) su un paziente affetto da idrocefalo. Il trattamento effettuato consisteva nella riduzione della pressione intracranica tramite la “derivazione” (o deflusso) del liquido cerebrale, attraverso un sistema impiantabile. Questo, composto da un catetere ventricolare connesso ad una particolare valvola unidirezionale, va posizionato sotto la cute del paziente e quindi non è visibile dall’esterno.

NaoTrac ha implementato tale sistema in soli 30 secondi: una TAC post-operatoria di controllo, ha confermato la corretta collocazione nella posizione precedentemente pianificata dal neurochirurgo.

Un catetere “intelligente”

La cardiochirurgia mini-invasiva già di per sé riduce il trauma associato alla chirurgia tradizionale di tipo open (“a cuore aperto”). Nel tempo, sono stati progettati molti device con in grado di sostituire le procedure chirurgiche open, come ad esempio valvole, dispositivi di occlusione stent. Per distribuirli, si usano i cateteri, che vengono solitamente inseriti e condotti nel sistema vascolare o direttamente attraverso la parete cardiaca.

Questa transizione è particolarmente difficile perché il sangue è opaco e il tessuto cardiaco è in movimento. Dunque affinché il catetere navighi in sicurezza, è necessario essere in grado di determinare la sua posizione all’interno del cuore per  controllarlo.

Nella pratica clinica, il posizionamento è gestito dal chirurgo tramite fluoroscopia. Essa però fornisce una visione proiettiva del catetere, ma non mostra i tessuti molli. Anche l’ecografia, pur consentendo la visualizzazione dei tessuti e del catetere, non risulta comunque efficace, a causa del movimento cardiaco, dal quale scaturisce una risoluzione limitata. Questi limiti dell’imaging, hanno spinto verso la ricerca di un approccio alternativo.

Modello grafico del catetere robotizzato: (A) Modello computerizzato del catetere composto da tre tubi superflessibili inseriti nel ventricolo sinistro di un modello di cuore adulto, tramite accesso apicale. (B) Prototipo del catetere dotato del sensore ottico-tattile. (C) Composizione interna del catetere e dei suoi tre tubi superelastici.

A tal proposito, il team di ingegneri biomedici del Cardiac Bioengineering del Boston Children’s Hospital, hanno realizzato un catetere robotico in grado di muoversi in maniera autonoma lungo le pareti di un cuore battente.
La procedura chirurgica eseguita, nota come chiusura della perdita aortica paravalvolare, è consistita nella riparazione di una valvola cardiaca affetta da perdite. Una volta che il catetere robotizzato ha raggiunto la posizione, un cardiochirurgo esperto ne ha preso il controllo, e inserito un occludente per chiudere la perdita. In questo modo il chirurgo è stato sollevato dall’eseguire l’intervento di posizionamento del catetere, per poter concentrarsi sulle componenti critiche dell’operazione.

Esperimenti di chiusura delle perdite paravalvolari: (A) Approccio clinico attuale alla chiusura della perdita paravalvolare con accesso apicale al cuore: 1) Il catetere si avvicina alla valvola; 2) Il filo viene esteso dal catetere per localizzare la perdita; 3) L’occludente vascolare è dispiegato all’interno del canale di perdita (B) L’interfaccia grafica mostra la punta del catetere, il modello geometrico del robot e la valvola. (C) Due viste della valvola aortica bioprotesica progettata per produrre le perdite paravalvolari da occludere (D) Occlusore vascolare utilizzato per chiudere le perdite.

Il catetere “intelligente” ha navigato attraverso l’apice del cuore, utilizzando un sensore ottico-tattile sul quale erano state caricate la mappa dell’anatomia cardiaca e delle scansioni preoperatorie. Attraverso l’intelligenza artificiale (AI) e gli algoritmi di elaborazione, le immagini così integrate, hanno fornito al catetere le indicazioni necessarie per individuare il sito e il posizionamento rispetto ad esso. Inoltre il sensore ha fornito al catetere anche informazioni tattili, riguardanti le caratteristiche del tessuto con il quale era in contatto.

Vantaggi e sviluppi

L’automazione di attività come il posizionamento di elementi o dispositivi per la realizzazione degli interventi, può offrire vantaggi importanti ai chirurghi. Ad esempio, nella fase di training dove solitamente essi imparano per la prima volta una procedura, una parte significativa dell’attenzione viene rivolta al posizionamento degli strumenti come i cateteri. Utilizzando questi robot in grado di auto-pilotarsi verrebbe alleggerito il loro carico di concentrazione sulla navigazione dello strumento, e la curva di apprendimento verrebbe sostanzialmente ridotta.

Inoltre ciò potrebbe consentire anche ai chirurghi non esperti di tecniche robotizzate, di adottare nuove tecniche mini-invasive che altrimenti richiederebbero una riqualificazione eccessiva (con particolare riferimento ai paesi in via di sviluppo). Inoltre, anche dopo aver imparato una procedura, l’autonomia robotica potrebbe consentire di operare con una ridotta variabilità di esperienza e fatica per i chirurghi stessi.

Ad oggi la Food and Drug Administration (FDA) sta iniziando a sviluppare un quadro normativo per i dispositivi abilitati da AI, compresi i robot chirurgici autonomi. Presto potremmo assistere alla creazione di un network che consenta di riunire i loro dati per migliorarne continuamente le prestazioni attraverso algoritmi di deep-learning, come già accade per i veicoli a guida autonoma.


Bibliografia
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Informazioni autore

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Lorenzo Morelli

Laureato in Ingegneria Clinica presso l'università "La Sapienza" di Roma. Ambiti di interesse: tecniche di imaging diagnostico e tecnologie chirurgiche innovative.

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