Пантелеев В.И.

ФГБОУ ВО «Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова»

Кригер А.Г.

ГБУЗ города Москвы «Городская клиническая больница им. С.С. Юдина Департамента здравоохранения города Москвы»

Шимановский Н.Л.

ФГБОУ ВО «Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова»

Искусственный интеллект в хирургии. Снижение рисков, связанных с полифармакотерапией, в периоперационном периоде

Авторы:

Пантелеев В.И., Кригер А.Г., Шимановский Н.Л.

Подробнее об авторах

Прочитано: 731 раз


Как цитировать:

Пантелеев В.И., Кригер А.Г., Шимановский Н.Л. Искусственный интеллект в хирургии. Снижение рисков, связанных с полифармакотерапией, в периоперационном периоде. Хирургия. Журнал им. Н.И. Пирогова. 2025;(7):59‑66.
Panteleev VI, Kriger AG, Shimanovsky NL. Artificial intelligence in surgery. Reducing the risks related to polypharmacy in perioperative period. Pirogov Russian Journal of Surgery. 2025;(7):59‑66. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/hirurgia202507159

Рекомендуем статьи по данной теме:
Ну­жен ли ис­кусствен­ный ин­тел­лект сис­те­ме здра­во­ох­ра­не­ния?. Ме­ди­цин­ские тех­но­ло­гии. Оцен­ка и вы­бор. 2024;(4):40-48
Ле­че­ние ос­теоар­три­та ко­лен­но­го сус­та­ва ауто­ло­гич­ной стро­маль­но-вас­ку­ляр­ной фрак­ци­ей жи­ро­вой тка­ни: об­зор за­ру­беж­ной ли­те­ра­ту­ры. Вос­ста­но­ви­тель­ные би­отех­но­ло­гии, про­фи­лак­ти­чес­кая, циф­ро­вая и пре­дик­тив­ная ме­ди­ци­на. 2024;(4):27-37
Кон­сер­ва­тив­ное ле­че­ние при авас­ку­ляр­ном нек­ро­зе го­лов­ки бед­рен­ной кос­ти: сис­те­ма­ти­чес­кий об­зор. Вос­ста­но­ви­тель­ные би­отех­но­ло­гии, про­фи­лак­ти­чес­кая, циф­ро­вая и пре­дик­тив­ная ме­ди­ци­на. 2024;(4):52-67

Литература / References:

  1. McCartney J. AI Is Poised to “Revolutionize” Surgery. Bull Am Coll Surg. 2023;108(6):8-15. Accessed August 30, 2024. https://www.facs.org/for-medical-professionals/news-publications/news-and-articles/bulletin/2023/june-2023-volume-108-issue-6/ai-is-poised-to-revolutionize-surgery
  2. Kaul V, Enslin S, Gross SA. History of artificial intelligence in medicine. Gastrointest Endosc. 2020;92(4):807-812.  https://doi.org/10.1016/j.gie.2020.06.040
  3. Amisha, Malik P, Pathania M, Rathaur VK. Overview of artificial intelligence in medicine. J Family Med Prim Care. 2019;8(7):2328-2331. https://doi.org/10.4103/jfmpc.jfmpc_440_19
  4. Bohr A, Memarzadeh K. The rise of artificial intelligence in healthcare applications. Artificial Intelligence in Healthcare. Academic Press; 2020:25-60.  https://doi.org/10.1016/B978-0-12-818438-7.00002-2
  5. Mithany RH, Aslam S, Abdallah S, et al. Advancements and Challenges in the Application of Artificial Intelligence in Surgical Arena: A Literature Review. Cureus. 2023;15(10):e47924. https://doi.org/10.7759/cureus.47924
  6. Каляев И.А. Как измерить искусственный интеллект? Искусственный интеллект и принятие решений. 2023;1:3-11.  https://doi.org/10.14357/20718594230101
  7. Алиев М.А., Кондратюк Э.Р. Искусственный интеллект в хирургии. Modern Science. 2021;5(4):13-19. Ссылка активна на 30.08.2024. https://elibrary.ru/item.asp?id=46104937
  8. Hashimoto DA, Rosman G, Rus D, Meireles OR. Artificial Intelligence in Surgery: Promises and Perils. Ann Surg. 2018;268(1):70-76.  https://doi.org/10.1097/SLA.0000000000002693
  9. Soguero-Ruiz C, Fei WM, Jenssen R, et al. Data-driven Temporal Prediction of Surgical Site Infection. AMIA Annu Symp Proc. 2015;2015: 1164-1173.
  10. Bergquist SL, Brooks GA, Keating NL, Landrum MB, Rose S. Classifying Lung Cancer Severity with Ensemble Machine Learning in Health Care Claims Data. Proc Mach Learn Res. 2017;68:25-38. 
  11. Nadkarni PM, Ohno-Machado L, Chapman WW. Natural language processing: an introduction. J Am Med Inform Assoc. 2011;18(5):544-551.  https://doi.org/10.1136/amiajnl-2011-000464
  12. Murff HJ, FitzHenry F, Matheny ME, et al. Automated identification of postoperative complications within an electronic medical record using natural language processing. JAMA. 2011;306(8):848-855.  https://doi.org/10.1001/jama.2011.1204
  13. Lee J, Sharma I, Arcaro N, et al. Automating surgical procedure extraction for society of surgeons adult cardiac surgery registry using pretrained language models. JAMIA Open. 2024;7(3):ooae054. https://doi.org/10.1093/jamiaopen/ooae054
  14. Soguero-Ruiz C, Hindberg K, Rojo-Alvarez JL, et al. Support Vector Feature Selection for Early Detection of Anastomosis Leakage From Bag-of-Words in Electronic Health Records. IEEE J Biomed Health Inform. 2016;20(5):1404-1415. https://doi.org/10.1109/JBHI.2014.2361688
  15. Hwang H, Jeon H, Yeo N, Baek D. Big data and deep learning for RNA biology. Exp Mol Med. 2024;56(6):1293-1321. https://doi.org/10.1038/s12276-024-01243-w
  16. Кобринский Б.А. Системы искусственного интеллекта в хирургии: возможности, ограничения и перспективы. Обзор литературы. Российский вестник детской хирургии, анестезиологии и реаниматологии. 2023;13(3):385-404.  https://doi.org/10.17816/psaic1547
  17. Mofidi R, Duff MD, Madhavan KK, Garden OJ, Parks RW. Identification of severe acute pancreatitis using an artificial neural network. Surgery. 2007;141(1):59-66.  https://doi.org/10.1016/j.surg.2006.07.022
  18. Monsalve-Torra A, Ruiz-Fernandez D, Marin-Alonso O, Soriano-Payá A, Camacho-Mackenzie J, Carreño-Jaimes M. Using machine learning methods for predicting inhospital mortality in patients undergoing open repair of abdominal aortic aneurysm. J Biomed Inform. 2016;62:195-201.  https://doi.org/10.1016/j.jbi.2016.07.007
  19. Kenngott HG, Wagner M, Nickel F, et al. Computer-assisted abdominal surgery: new technologies. Langenbecks Arch Surg. 2015;400(3):273-281.  https://doi.org/10.1007/s00423-015-1289-8
  20. Volkov MD, Hashimoto A, Rosman G, Meireles OR, Rus D. Machine learning and coresets for automated real-time video segmentation of laparoscopic and robot-assisted surgery, 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Singapore; 2017:754-759.  https://doi.org/10.1109/ICRA.2017.7989093
  21. Natarajan P, Frenzel JC, Smaltz DH. Demystifying Big Data and Machine Learning for Healthcare (1st ed.). CRC Press; 2023. https://doi.org/10.1201/9781315389325
  22. Litvin A, Korenev S, Rumovskaya S, et al. WSES project on decision support systems based on artificial neural networks in emergency surgery. World J Emerg Surg. 2021;16(1):50.  https://doi.org/10.1186/s13017-021-00394-9
  23. Morris MX, Fiocco D, Caneva T, Yiapanis P, Orgill DP. Current and future applications of artificial intelligence in surgery: implications for clinical practice and research. Front Surg. 2024;11:1393898. https://doi.org/10.3389/fsurg.2024.1393898
  24. Fei Y, Gao K, Li WQ. Artificial neural network algorithm model as powerful tool to predict acute lung injury following to severe acute pancreatitis. Pancreatology. 2018;18(8):892-899.  https://doi.org/10.1016/j.pan.2018.09.007
  25. Maurer LR, Chetlur P, Zhuo D, et al. Validation of the Al-based Predictive OpTimal Trees in Emergency Surgery Risk (POTTER) Calculator in Patients 65 Years and Older. Ann Surg. 2023;277(1):e8-e15.  https://doi.org/10.1097/SLA.0000000000004714
  26. Deshpande R. Smart match: revolutionizing organ allocation through artificial intelligence. Front Artif Intell. 2024;7:1364149. Published 2024 Feb 28.  https://doi.org/10.3389/frai.2024.1364149
  27. Accardo C, Vella I, Pagano D, et al. Donor-recipient matching in adult liver transplantation: Current status and advances. Biosci Trends. 2023;17(3):203-210.  https://doi.org/10.5582/bst.2023.01076
  28. KIOM. Mathematish genau — assistierte OP-Planinung mit KI. Accessed August 30, 2024. https://www.interaktive-technologien.de/projekte/kiom
  29. Li Q. Applications of deep learning in surgery. In: Hashimoto DA, Meireles OR, Rosman G, eds. Artificial Intelligence in Surgery: Understanding the Role of AI in Surgical Practice. New York, NY: McGraw-Hill Education; 2021.
  30. Garrow CR, Kowalewski KF, Li L, et al. Machine Learning for Surgical Phase Recognition: A Systematic Review. Ann Surg. 2021;273(4): 684-693.  https://doi.org/10.1097/SLA.0000000000004425
  31. Mascagni P, Alapatt D, Urade T, et al. A Computer Vision Platform to Automatically Locate Critical Events in Surgical Videos: Documenting Safety in Laparoscopic Cholecystectomy. Ann Surg. 2021;274(1):e93-e95.  https://doi.org/10.1097/SLA.0000000000004736
  32. Kitaguchi D, Takeshita N, Matsuzaki H, et al. Automated laparoscopic colorectal surgery workflow recognition using artificial intelligence: Experimental research. Int J Surg. 2020;79:88-94.  https://doi.org/10.1016/j.ijsu.2020.05.015
  33. Zhang B, Ghanem A, Simes A, Choi H, Yoo A. Surgical workflow recognition with 3DCNN for Sleeve Gastrectomy. Int J Comput Assist Radiol Surg. 2021;16(11):2029-2036. https://doi.org/10.1007/s11548-021-02473-3
  34. Fernicola A, Palomba G, Capuano M, De Palma GD, Aprea G. Artificial intelligence applied to laparoscopic cholecystectomy: what is the next step? A narrative review. Updates Surg. https://doi.org/10.1007/s13304-024-01892-6
  35. Amin A, Cardoso SA, Suyambu J, et al. Future of Artificial Intelligence in Surgery: A Narrative Review. Cureus. 2024;16(1):e51631. Published 2024 Jan 4.  https://doi.org/10.7759/cureus.51631
  36. Dennler C, Bauer DE, Scheibler AG, et al. Augmented reality in the operating room: a clinical feasibility study. BMC Musculoskelet Disord. 2021;22(1):451.  https://doi.org/10.1186/s12891-021-04339-w
  37. World’s First Live Bariatric Surgery With Apple Vision Pro By Pristyn Care & Mohak Bariatrics. Accessed August 30, 2024. https://bwhealthcareworld.com/article/worlds-first-live-bariatric-surgery-with-apple-vision-pro-by-pristyn-care-mohak-bariatrics-520306
  38. Surgeons use Apple’s VR goggles in an operation for the first time in the UK as they repair a patient’s spine. Accessed August 30, 2024. https://www.dailymail.co.uk/news/article-13181017/Surgeons-use-Apples-VR-goggles-operation-time-UK-repair-patients-spine.html
  39. Apple Vision Pro unlocks new opportunities for health app developers. Accessed August 30, 2024. https://www.apple.com/newsroom/2024/03/apple-vision-pro-unlocks-new-opportunities-for-health-app-developers
  40. Thananjeyan B, Garg A, Krishnan S, Chen C, Miller L, Goldberg K. Multilateral surgical pattern cutting in 2D orthotropic gauze with deep reinforcement learning policies for tensioning, 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Singapore; 2017:2371-2378. https://doi.org/10.1109/ICRA.2017.7989275
  41. Shademan A, Decker RS, Opfermann JD, Leonard S, Krieger A, Kim PC. Supervised autonomous robotic soft tissue surgery. Sci Transl Med. 2016;8(337):337ra64. https://doi.org/10.1126/scitranslmed.aad9398
  42. Jónsdóttir F, Blöndal AB, Guðmundsson A, Bates I, Stevenson JM, Sigurðsson MI. Epidemiology and association with outcomes of polypharmacy in patients undergoing surgery: retrospective, population-based cohort study. BJS Open. 2023;7(3):zrad041. https://doi.org/10.1093/bjsopen/zrad041
  43. McIsaac DI, Wong CA, Bryson GL, van Walraven C. Association of Polypharmacy with Survival, Complications, and Healthcare Resource Use after Elective Noncardiac Surgery: A Population-based Cohort Study. Anesthesiology. 2018;128(6):1140-1150. https://doi.org/10.1097/ALN.0000000000002124
  44. Bakker T, Klopotowska JE, Dongelmans DA, et al. The effect of computerised decision support alerts tailored to intensive care on the administration of high-risk drug combinations, and their monitoring: a cluster randomised stepped-wedge trial. Lancet. 2024;403(10425):439-449.  https://doi.org/10.1016/S0140-6736(23)02465-0
  45. Akyon SH, Akyon FC, Yilmaz TE. Artificial intelligence-supported web application design and development for reducing polypharmacy side effects and supporting rational drug use in geriatric patients. Front Med (Lausanne). 2023;10:1029198. https://doi.org/10.3389/fmed.2023.1029198
  46. Судаков В.А., Шимановский Н.Л. Снижение риска развития нежелательных эффектов лекарственных средств с помощью искусственного интеллекта. Экспериментальная и клиническая фармакология. 2023;86(11s):141.  https://doi.org/10.30906/ekf-2023-86s-141a
  47. Мельников П.В., Доведов В.Н., Каннер Д.Ю., Черниковский И.Л. Искусственный интеллект в онкохирургической практике. Тазовая хирургия и онкология. 2020;10(3-4):60-64.  https://doi.org/10.17650/2686-9594-2020-10-3-4-60-64
  48. Mulita F, Verras GI, Anagnostopoulos CN, Kotis K. A Smarter Health through the Internet of Surgical Things. Sensors (Basel). 2022;22(12):4577. https://doi.org/10.3390/s22124577
  49. Mayorga-Ruiz I, Jiménez-Pastor A, Fos-Guarinos B, López-González R, García-Castro F, Alberich-Bayarri Á. The role of AI in clinical trials. In: Artificial Intelligence in Medical Imaging: Opportunities, Applications and Risks. Ranschaert E, Morozov S, Algra P, eds. Cham: Springer; 2019:231-243.  https://doi.org/10.1007/978-3-319-94878-2_16
  50. Kiener M. Artificial intelligence in medicine and the disclosure of risks. AI Soc. 2021;36(3):705-713.  https://doi.org/10.1007/s00146-020-01085-w
  51. Stai B, Heller N, McSweeney S, et al. Public Perceptions of Artificial Intelligence and Robotics in Medicine. J Endourol. 2020;34(10):1041-1048. https://doi.org/10.1089/end.2020.0137

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.