Artificial intelligence for real-time surgical phase recognition in minimal invasive inguinal hernia repair: a systematic review on behalf of TROGSS - the robotic global surgical society
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Artificial intelligence (AI) integration into surgical practice has advanced intraoperative precision, complication prediction, and procedural efficiency. While AI has demonstrated advancements in colorectal, cardiac, and other laparoscopic procedures, its application in inguinal hernia repair (IHR), one of the most commonly performed surgeries, remains underexplored. AI models demonstrate potential in real-time recognition of surgical phases, anatomical structures, and instruments, particularly in transabdominal preperitoneal (TAPP), total extraperitoneal (TEP), and robotic inguinal hernia repair (RIHR). This systematic review evaluates the accuracy, applicability, and clinical impact of AI-based systems in real-time surgical phase recognition during IHR. Methods: Following PRISMA 2020 guidelines and PROSPERO registration (CRD42024621178), a systematic search of PubMed, Scopus, Web of Science, Embase, Cochrane Library, and ScienceDirect was conducted on November 12, 2024. Studies utilizing AI models for real-time video-based surgical phase recognition in minimally invasive IHR (TAPP, TEP, and RIHR) were included. The screening process, data extraction task, and quality assessment using NOS (Newcastle-Ottawa Scale) were performed by three independent reviewers. Primary outcomes were AI performance metrics (accuracy, F1-score, precision, recall, and latency), and secondary outcomes included clinical phase recognition performance. Results: Out of 903 records, six studies (2022-2024) were included, involving laparoscopic (n = 4) and robotic-assisted (n = 2) IHR from the United States (n = 2), France (n = 2), and Greece (n = 1). A total of 774 videos (25-619 per study) underwent pre-processing (frame extraction or down-sampling). Annotation tools included CVAT, SuperAnnotate, and manual labeling. AI models (VTN, DETR, ResNet-50, YOLOv8) demonstrated accuracy between 74% and > 87%, with YOLOv8 achieving the highest F1-score (82%). Risk of bias was moderate to high, with Fleiss’ kappa for inter-rater agreement at 0.82 (selection) and 0.49 (comparability). Conclusion: AI and ML models demonstrate significant potential in achieving real-time surgical phase recognition during minimally invasive IHR. Despite promising accuracies, challenges such as heterogeneity in model performance, reliance on annotated datasets, and the need for real-time validation persist. Standardized benchmarks, multicenter studies, and hardware advancements will be essential to fully integrate AI into surgical workflows, improving surgical training, technical performance, and patient outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».