A point-based objective scoring tool using surgical videos for grading difficulty levels of laparoscopic cholecystectomy

في غرفة العمليات، تتحرك يدا الجراح بدقة، لكن المسار الذي تسلكه نادراً ما يكون هو نفسه لكل مريض. إن استئصال المرارة بالمنظار، وهو الإجراء المتبع لإزالة المرارة عبر شقوق صغيرة، يعد أحد أكثر العمليات الجراحية شيوعاً في جميع أنحاء العالم. بالنسبة لبعض المرضى، يستقر العضو بهدوء، ويكون من السهل رفعه وإزالته. أما بالنسبة لآخرين، فقد حولت سنوات من الالتهاب أو العدوى المنطقة إلى كتلة متشابكة من الأنسجة الندبية والسوائل، مما يجعل المهمة أصعب بكثير. يخلق هذا التباين مشكلة للمجتمع الطبي: كيف يمكنك تقييم مهارة الجراح بإنصاف عندما تكون إحدى العمليات مجرد نزهة سهلة والأخرى بمثابة تسلق منحدر صخري شاهق؟ غالباً ما تعتمد الطرق التقليدية لقياس الصعوبة على المدة التي استغرقتها الجراحة أو ما إذا كان على الجراح التحول إلى شق أكبر ومفتوح. ومع ذلك، فإن هذه المقاييس معيبة لأنها تعتمد بشكل كبير على خبرة الجراح نفسه، ومهارة مساعديه، وحتى جودة المعدات، بدلاً من التحدي الفعلي الذي يفرضه جسم المريض.

ولحل هذه المشكلة، سعى باحثون من "نورثرن هيلث" وجامعة ملبورن إلى ابتكار طريقة جديدة لتصنيف هذه العمليات الجراحية. أرادوا نظاماً ينظر فقط إلى ما يمكن رؤيته على شاشة الفيديو أثناء العملية، متجاهلاً كل شيء آخر. ومن خلال التركيز حصرياً على الأدلة المرئية، هدفوا إلى بناء مسطرة معيارية يمكنها قياس صعوبة الحالة بموضوعية، بغض النظر عن الشخص الذي يقوم بالجراحة. هذا النهج أمر بالغ الأهمية لتدريب الجراحين الجدد وللأبحاث، حيث يسمح للخبراء بمقارنة الأداء على أرضية متكافئة. كما أنه يفتح الباب أمام التكنولوجيا المستقبلية، حيث يمكن لبرامج الكمبيوتر يوماً ما مشاهدة هذه الفيديوهات وتصنيف الصعوبة تلقائياً، مما يزيل التحيز البشري تماماً.

بدأ الفريق بجمع ثمانين تسجيلاً فيديو مجهول المصدر لهذه العمليات (استئصال المرارة). واختاروا فقط الفيديوهات التي تم تصويرها باستخدام تقنية "الفتحات الأربع" المحددة حيث يستلقي المريض على ظهره، لضمان اتساق الرؤية. شاهد ثلاثة جراحين خبراء، متخصصين في عمليات الكبد والقنوات الصفراوية، هذه الفيديوهات لتقييم الصعوبة. وقبل البدء، تم تدريب الخبراء باستخدام فيديوهين نموذجيين لم يكنا جزءاً من الدراسة، لضمان فهمهم جميعاً لما يجب البحث عنه. وكان الباحثون قد راجعوا بالفعل أنظمة التصنيف الموجودة وقرروا التركيز تماماً على السمات المرئية في الوقت الفعلي، مثل شكل المرارة، ومدى صعوبة تحريكها، والعقبات التي ظهرت أثناء الإجراء.

شاهد الخبراء الفيديوهات وصنفوا كل حالة كبسيطة، أو متوسطة، أو شديدة. بحثوا عن علامات محددة، مثل ما إذا كانت المرارة مدفونة تحت طبقات من الأنسجة الندبية اللزجة، أو إذا كان العضو متورماً أو تالفاً لدرجة لا يمكن معها الإمساك به بالأدوات الجراحية، أو إذا كان على الجراحين تصريف السوائل لجعل المنطقة أكثر أماناً للعمل. وجد الفريق أن الخبراء اتفقوا جيداً على معظم هذه العلامات المرئية؛ حيث تم تصنيف خمسة من المعاياي التي استخدموها على أنها ذات توافق ممتاز، مما يعني أن الخبراء رأوا الشيء نفسه دائماً تقريباً، بينما أظهر أربعة معايير أخرى توافقاً جيداً. ولم تُعتبر أي من المعاياي ضعيفة، مما يشير إلى أن هذه الدلائل المرئية موثوقة ويمكن ملاحظتها من قبل أشخاص مختلفين بنفس الطريقة.

وعندما قارن الباحثون الفيديوهات المصنفة على أنها "شديدة" بتلك المصنفة على أنها "بسيطة"، ظهرت أنماط واضحة. فالحالات الصعبة كانت أكثر عرضة لوجود المرارة مغطاة بالكامل بالالتصاقات، وهي عبارة عن حزم من الأنسجة الندبية التي تلصق الأعضاء ببعضها البعض. في المجموعة "الشديدة"، كانت 13% من الحالات تعاني من دفن المرارة بالكامل، مقارنة بنسبة 1% فقط في المجموعة "البسيطة". كما لاحظ الخبراء أنه في الحالات الأكثر صعوبة، غالباً ما كان جدار المرارة سميكاً، وكان العضو نفسه يظهر علامات عدوى شديدة أو غرغرينا. ولعل الأمر الأكثر دلالة هو الصراع الجسدي للتعامل مع العضو؛ ففي ما يقرب من نصف الحالات الشديدة، لم يتمكن الجراحون من الإمساك بالمرارة على الإطلاق، وهي مشكلة لم تحدث أبداً في الحالات البسيطة. وفي ثلثي الحالات الشديدة، اضطر الجراحون إلى إجراء عملية "تفريغ الضغط"، والتي تتضمن تصريف السائل من المرارة لتقليل حجمها وضغطها قبل المتابعة.

ولتحويل هذه الملاحظات إلى أداة قابلة للاستخدام، استخدم الفريق أساليب إحصائية لتحديد العوامل الأكثر أهمية. لاحظوا أن بعض العلامات، مثل الجدار السميك أو علامات الغرغرينا، غالباً ما تظهر معاً، لذا ركزوا على العوامل التي برزت كمؤشرات مستقلة للجراحة الصعبة. ووجدوا أن وجود المرارة مدفونة بالكامل في الأنسجة الندبية كان علامة تحذيرية رئيسية. وكان الأمر الأكثر أهمية هو عدم القدرة على الإمساك بالعضو أو الحاجة إلى تفريغه. منح الباحثون نقاطاً لهذه العوامل بناءً على مدى قوتها في التنبؤ بحالة صعبة. فعلى سبيل المثال، أُعطيت عملية تفريغ ضغط المرار أعلى وزن، بينما كان وجود حصوة عالقة في عنق العضو عاملاً رئيسياً أيضاً.

وكانت النتيجة نظام تسجيل بسيط حيث يمكن للجراح أو الباحث مشاهدة الفيديو، والتحقق من هذه العلامات المرئية المحددة، وجمع النقاط. وإذا وصل المجموع إلى مستوى معين، تُصنف الحالة على أنها شديدة. اختبر الفريق هذا النظام ووجد أنه يعمل بشكل جيد؛ فعندما استخدموا حد قطع قدره ثلاث نقاط، نجح النظام في تحديد الحالات الشديدة في معظم الأوقات. وعندما خفضوا حد القطع إلى نقطة واحدة، نجح في تحديد الحالات المتوسطة أيضاً. وهذا يعني أن النظام يمكنه التمييز بين العمليات السهلة والمتوسطة والصعبة بدقة عالية، بناءً فقط على ما هو مرئي في الفيديو.

لا يدعي هذا البحث أنه حل كل المشكلات المتعلقة بالتقييم الجراحي، وهو يقر ببعض الحدود. فقد ركز الباحثون فقط على الجزء من الجراحة داخل البطن، ولم يتضمن ذلك الوقت المستغرق لإدخال الأدوات أو وضعية المريض. كما اعتمدوا على الحكم الذاتي لثلاثة جراحين خبراء لتحديد معنى كلمة "شديد"، بدلاً من مقارنة نتائجهم بالنتائج السريرية للمرضى مثل وقت التعافي. ومع ذلك، فإن قوة عملهم تكمن في موضوعيته؛ فمن خلال تجريد العوامل مثل خبرة الجراح أو وقت اليوم، خلقوا إطاراً يركز بالكامل على تشريح المريض والتحديات المباشرة للعملية.

إن تداعيات هذا العمل تمتد إلى ما هو أبعد من مجرد تقييم عملية جراحية واحدة. فمن خلال إثبات أن الخبراء يمكنهم الاتفاق على ما يجعل الحالة صعبة بمجرد مشاهدة فيديو، وضع الباحثون حجر الأساس للجيل القادم من الأدوات الجراحية. فإذا كان بإمكان البشر تمييز مرارة مدفونة أو حصوة عالقة على الشاشة بشكل موثوق، فقد تتمكن برامج الكمبيوتر في النهاية من فعل الشيء نفسه. وقد يؤدي هذا إلى أنظمة ذكاء اصطناعي تشاهد العمليات الجراحية في الوقت الفعلي، لتنبيه الجراحين بالصعوبات المحتملة أو تقديم ملاحظات آلية للتدريب. أما في الوقت الحالي، فإن هذه الأداة القائمة على النقاط توفر طريقة واضحة وقابلة للتكرار لقياس الصعوبة الحقيقية لاستئصال المرارة بالمنظار، مما يضمن أن تقييم المهارة الجراحية يعتمد على واقع العملية، وليس على الظروف المحيطة بها.