想象一下，一位外科医生正在为一个复杂的病例做准备：手术台上有多种工具可供选择，前方的解剖结构不确定。如果术前规划不是完全依靠直觉，而是由成千上万的事先准备的程序来指导呢？这就是形状传感技术对术前规划和手术工具选择的承诺。
想象一下未来，手术的数据不仅能反映过去发生的事情，还能在每个手术案例之前主动指导外科医生的选择。通过捕捉工具的移动方式、使用工具的成功概率，以及不同技术在患者解剖结构中的表现，我们可以开始看到这种指导进行更智能规划的模式。虽然，这已经在某些领域通过使用刚性器械和2D成像进行探索，但真正的飞跃将发生在，我们将这一概念扩展到具有完全3D形状感应技术的柔性器械时。
这篇文章是我们新系列的第一篇，“每根长而灵活的医疗器械都将具备形状感知能力”。在我们的开篇中，我们解释了“为什么灵活的柔性医疗器械是手术数据捕获中缺失的环节”。现在，我们将深入研究四个关键用例中的第一个：形状传感技术如何实现更智能的术前规划和手术工具选择。
手术数据对手术规划意味着什么
从本质上讲，手术数据结合了两件事：
1. 手术工具在实际手术中的行为方式——它们的动作、成功率、挑战和结果。
2. 这些手术的背景——解剖结构、影像学、患者病史和术中条件。
形状传感技术是这里的推动因素：如果不连续捕获手术工具的运动，灵活的工具仍然是手术数据中的盲点。
当捕获数千个案例时，这些数据形成了一个学习系统。人工智能可以挖掘它来回答以下问题：
哪种手术工具使用在这种解剖学结构的成功率最高？
哪种手术工具的插入途径或操作方式通常效果最好？
哪些设备在不同患者亚组中的表现如何？
术前规划不再是猜测，而是以事实证据为基础，以整个数据集的集体经验为指导。
如何完成（使用刚性工具和 2D 成像）
这个概念不是理论上的——它已经被应用于器械僵硬或成像有限的手术中。以下是手术数据如何影响当前术前规划的一些具体案例：
脊柱手术：平台分析数千例既往脊柱畸形病例，以设计个性化的视杆和手术方案。这些由人工智能驱动的系统，随着更多结果反馈而不断改进，帮助外科医生选择合适的植入物和对齐策略。
骨科：工具使用过去肩关节置换术的登记来预测结果并推荐植入物选择。机器学习还应用于数千例膝关节置换病例，确定哪些技术和植入物对不同的患者群体产生最佳结果。
2D成像：即使只有普通的X射线，人工智能模板系统也会从以前的案例中学习，以自动调整植入物的尺寸和指向。即使没有CT或MRI，也使得术前规划比手动方法更准确。
仪器优化：医院正在分析术中数据，以优化手术托盘。通过追踪实际使用的器械，一些医院已经将托盘尺寸减少了超过50%，节省了成本和时间，同时提高了效率。
这些例子展示了手术数据在固定工具设置中的力量。它们证明，如果我们能收集足够的案例，，人工智能就可以提供见解，使手术更安全、更快捷、更一致。
形状传感技术解锁灵活工具
这就是形状传感技术改变一切的地方。通过将一根细如头发丝的光纤嵌入设备中，我们可以连续、实时地捕捉其完整的3D姿态。在数千次手术操作过程中，这会创建一个数据集，该数据集显示：
不同工具在不同解剖学结构中的表现如何
哪些手术操作和路径成功概率更高
某些设备通常在哪方面遇到困难
与更好术后结果相关的工具处理模式
人工智能不仅仅依靠医生的直觉，还可以从这些数据集中学习，为下一位患者推荐最佳手术策略和工具选择。
用于术前规划的形状传感技术
随着手术数据库的不断增长，人工智能可以开始告知外科医生哪些工具在特定解剖学结构中最成功，哪些手术操作可以最大限度地减少并发症，以及预期的时间或效率基准。一些具体的例子包括：
血管内通路：形状传感数据可以揭示哪些导丝和导管形状最可靠地到达目标血管而不会脱垂。
胃肠内窥镜检查： 通过分析环状形成模式，数据集可以明显帮助减少插入时间和帮助选择减轻患者不适的手术工具和技术。
中心静脉置管（PICC导管）： 形状数据可以标记器械何时会趋向于错误的静脉路径，帮助人工智能在错位发生之前推荐执行策略。
这些例子中的每一个都展示了手术数据如何直接输入到术前规划过程中，为医生在手术开始之前提供更清晰的画面。
为什么重要
今天的手术计划通常取决于个人经验。一个技术娴熟的医生，会在数百个案例中培养直觉，但这种智慧并不容易被分享或扩展。相比之下，手术数据集使这种经验可以共享。每个外科医生都可以从数千个病例的经验中受益，而不仅仅是他们自己的。
对于患者来说，这意味着更个性化、可预测和高效的治疗过程。对于临床医生来说，这意味着失败尝试减少、辐射暴露降低以及对手术工具选择更有信心。而对于医疗系统而言，这意味着并发症减少、手术时间缩短和成本降低。
前进的道路
我们正处于这段旅程的起点。刚性工具的手术已经证明了这一概念：数据驱动的手术规划是有效的。现在，借助3D形状传感技术，柔性手术器械得以加入其中。通过将器械的3D形状数据与每个案例的更广泛背景（解剖学、成像、生理学）相结合，我们可以构建下一代手术数据集。
这些数据集不仅会为手术工具选择和术前规划提供信息，还将构成人工智能引导并为最终自主干预奠定基础。但它要从第一步开始：逐个案例捕捉我们的工具如何移动，并从中学习。未来的术前规划，将不是猜测哪种设备可能有效，而是关于在手术开始之前，基于对数据支持的信心，了解每位患者的最佳手术工具和策略。
展望未来
术前规划和智能工具选择，只是一个开始。通过3D形状传感技术，我们终于有了一种可扩展的方式来捕获柔性手术器械的行为，并在数千个手术中学习。这些手术数据，不仅使手术规划变得更智能，还为接下来的一切奠定了基础：实时人工智能指导、自主机器人手术干预和自动化存档。
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