Técnicas de robótica y visión artificial para el entrenamiento quirúrgico de mínima invasión

Abstract

La cirugía de mínima invasión es una disciplina quirúrgica en auge, debido principalmente a las múltiples ventajas que proporciona a los pacientes y al sistema sanitario. Sin embargo, exige una formación larga y costosa del profesional sanitario que debe mejorarse mediante el diseño y utilización de nuevas tecnologías.

En este sentido, se plantea el desarrollo de esta tesis doctoral. Por un lado, la utilización de sistemas de seguimiento para guiar y evaluar el entrenamiento en sus fases más tempranas, complementado con técnicas de visión artificial y diferentes sensores que garanticen una tutorización continua del proceso formativo. Por otro lado, la utilización de estos sistemas como futura herramienta de certificación de la competencia quirúrgica.

Finalmente, los resultados obtenidos exponen el enorme potencial futuro de los desarrollos presentados en esta tesis, dentro de un nuevo modelo de formación que integre estos sistemas para complementar las herramientas utilizadas actualmente. En concreto, el sistema ARH ha demostrado capacidad para distinguir niveles de experiencia en ciertos procedimientos laparoscópicos. Además, el dispositivo EDEST ha sido muy valorado por los profesionales como un complemento útil en su proceso formativo. Y finalmente, el software VidLA también ha obtenido resultados aceptables en la evaluación de la destreza quirúrgica.

Aunque la tecnología desarrollada en este trabajo ha obtenido buenos resultados en las experiencias realizadas bajo condiciones de entrenamiento reales, para el completo aprovechamiento de estas herramientas se deberían realizar esfuerzos adicionales en nuevos conceptos pedagógicos y didácticos que exploten eficientemente el enorme potencial descubierto por estos desarrollos.

Minimally Invasive Surgery is rapidly gaining in importance as a surgical technique, mainly due to all the advantadges provided to both pacients and health system. However, it needs a long and expensive training process of health professionals that must be improved by designing and using new technologies.

For this reason, this doctoral thesis has been planned to be performed. On the one hand, early training stages that assures a complete mentoring of the training process using tracking systems, computer vision and sensors to guide and assess trainees. On the other hand, these kinds of systems should be used to certificate surgical competences in the near future.

Finally, obtained results show the huge and promising potential of all developments presented in this work. In order to make this, a new training model that integrates all these systems with current training tools should be developed. Specifically, the ARH system has proved its ability to distinguish between different experience levels in some kind of laparoscopic procedures. Furthermore, the EDEST device has been highly rated by surgeons as an useful complementary device during its training process. And finally, the VidLA software has obtained acceptable results for surgical skills' assessment too.

All developments performed in this work have obtained good results during real training courses, which were used to validate them. However, additional efforts in new pedagogical and didactical concepts should be performed in order to fully exploit all these new tools.