Este estudio evaluó el impacto de un sistema de inteligencia artificial (IA) que proporcionó datos intraoperatorios para reconocer estructuras anatómicas clave durante la colecistectomía laparoscópica. Se mostraron videos quirúrgicos a principiantes y expertos con y sin marcadores de IA. Los participantes informaron mayor confianza para identificar puntos de referencia como el conducto biliar extrahepático cuando se usó la IA. El estudio concluye que la IA puede mejorar el reconocimiento anatómico y potencialmente redu

1. Impact of AI system on recognition for anatomical
landmarks related to reducing bile duct injury
during laparoscopic cholecystectomy
Autores: Yuichi endo, tatsushi tokuyasu, yasushisa mori, koji asai, akkiko umezawa, masahiro kawamura,
atsuro fujinaga, aika ejima, misako kimura, masafumi inomata
Departamento gastroenterologia y cirugia pediatrica, fac de medicina, universidad de oita, japon
REVISTA: SURGICAL ENDOSCOPY, JUNIO 2023
Dilan Deynan Daniel Avila Cruz

2. Yuichi endo
 Departamento de Cirugía Gastroenterológica y Pediátrica, Facultad de Medicina,
Universidad de Oita, Oita, Japón
 Departamento de Ingeniería y Sistemas de Información, Facultad de Ingeniería de
la Información, Instituto de Tecnología de Fukuoka, Fukuoka, Japón
 Departamento de Cirugía 1, Facultad de Medicina, Universidad de Salud
Ocupacional y Ambiental, Kitakyushu, Fukuoka, Japón
 Departamento de Cirugía, Centro Médico Ohashi de la Universidad de Toho, Tokio,
Japón
 Centro de Cirugía Mínimamente Invasiva, Yotsuya Medical Cube, Tokio, Japón

3. Introducción
● Según la Base de Datos Clínica Nacional de Japón, la incidencia de lesión de
las vías biliares
● Durante la colecistectomía laparoscópica ha rondado el 0,4% durante los
últimos 10 años y no ha disminuido.
● Por otro lado, se ha descubierto que alrededor del 60% de los casos de BDI se
deben a una identificación errónea de puntos de referencia anatómicos.
● Sin embargo, los autores desarrollaron un sistema de inteligencia artificial (IA)
que proporcionó datos intraoperatorios para reconocer estructuras anatomicas

4. Objetivo
● El propósito de esta investigación fue evaluar cómo el sistema de
inteligencia articular afecta la identificación de puntos de referencia

5. Material y Métodos
Se preparo un vídeo
intraoperatorio de
20 segundos antes
de la incisión serosa
de la disección del
triángulo de Calot y
un vídeo corto con
puntos de referencia
sobrescritos por
inteligencia artificial
Los puntos de
referencia se
definieron como
puntos de referencia
el conducto biliar
extrahepático, el
conducto cístico , el
borde inferior del
hígado y el surco de
Rouviere
Se reclutaron como
sujetos a cuatro
principiantes y
cuatro expertos.
Después de ver un
vídeo
intraoperatorio de
20 segundos, los
sujetos anotaron
Los sujetos
respondieron un
cuestionario de
escala de tres
puntos para aclarar
si los datos de
enseñanza de la IA
mejoraron su
confianza al verificar

6. Resultados

8. Conclusión
 En este estudio, la IA proporcionó una conciencia importante tanto para
principiantes como para expertos, impulsándolos a reconocer puntos de
referencia anatómicos relacionados con la reducción del BDI.
 La IA fue eficaz para determinar una incisión segura en esta investigación, y este
sistema puede ser eficaz para evitar la BDI