Phẫu thuật Cột sống Hỗ trợ Robot và Điều hướng. CHƯƠNG 1. PHẪU THUẬT CỘT SỐNG CÓ SỰ TRỢ GIÚP CỦA MÁY TÍNH – MỘT KỶ NGUYÊN ĐỔI MỚI

Phẫu thuật Cột sống Hỗ trợ Robot và Điều hướng – Các Kỹ thuật và Tiến bộ Phẫu thuật 
Robotic and Navigated Spine Surgery – Surgical Techniques and Advancements – Imprint: Elsevier
Chủ biên: Anand Veeravagu, Michael Y. Wang | Dịch và Chú giải: BSCKII. Trần Trung Kiên, Ths.BS. Lê Đình Sáng.
Bản dịch của cuốn sách này được dịch và xuất bản trực tuyến trên nền tảng Thư viện Medipharm vì mục đích phi lợi nhuận, với mong muốn đóng góp một tài liệu tham khảo chuyên sâu và cập nhật đến với cộng đồng.

CHƯƠNG 1. PHẪU THUẬT CỘT SỐNG CÓ SỰ TRỢ GIÚP CỦA MÁY TÍNH – MỘT KỶ NGUYÊN ĐỔI MỚI

Anand Veeravagu, MD, FAANS, Ethan Schonfeld và Michael Y. Wang, MD, FAANS

Ý tưởng về trí tuệ phẫu thuật (surgical intelligence) cuối cùng cũng đang trở thành hiện thực. Việc sử dụng cả máy tính và sự trợ giúp của robot (robotic assistance), cũng như sự kết hợp ngày càng tăng giữa hai yếu tố này, đã chứng minh triển vọng của trí tuệ phẫu thuật trong việc biến đổi toàn diện lĩnh vực phẫu thuật cột sống (spine surgery). Mang lại những cải thiện tiềm năng về độ chính xác của phẫu thuật (surgical accuracy), giảm thiểu các biến chứng hậu phẫu (postoperative complications) và giảm tỷ lệ các ca phẫu thuật lại (revision surgeries), sự hỗ trợ của máy tính cung cấp một khả năng mới mẻ trong việc đưa ra các hệ thống hỗ trợ ra quyết định (decision-making support) dựa trên dữ liệu của hàng trăm ngàn ca bệnh trước đó. Người ta nhận thấy rằng khả năng dự đoán rủi ro và lợi ích của cuộc phẫu thuật từ phía các bác sĩ phẫu thuật thường có độ chính xác dự báo khá kém. Việc sử dụng các đặc điểm nhân trắc học và đặc điểm phẫu thuật của bệnh nhân khi xây dựng các mô hình phân tích phức tạp đã cho phép phát triển các thang điểm đánh giá sự già yếu (frailty scores), từ đó dự đoán tốt hơn những rủi ro và lợi ích cho người bệnh. Việc kết hợp các hệ thống hỗ trợ ra quyết định dùng trong phẫu thuật, chẳng hạn như tính toán góc uốn thanh nẹp (rod bending angles), với khả năng thực hiện nhiệm vụ một cách chuẩn xác của robot, đang không ngừng cải thiện kết quả lâm sàng của bệnh nhân (patient outcomes). Cho đến nay, việc ứng dụng robot trong phẫu thuật đã mang lại kết quả cải thiện độ chính xác khi bắt vít (screw placements) và dẫn đường định vị (navigation), đồng thời làm giảm liều lượng tia xạ (radiation dose), rút ngắn thời gian nằm viện (length of stay) và giảm nhu cầu phẫu thuật lại. Tuy nhiên, tương tự như nhiều ứng dụng công nghệ mới khác, vẫn tồn tại hàng loạt thách thức. Những rào cản này bao gồm việc phụ thuộc vào các dữ liệu hồi cứu từ một trung tâm đơn lẻ (single-centered retrospective data) và sự hạn chế trong việc chia sẻ dữ liệu; thiếu dữ liệu cho các bệnh lý hiếm gặp (rare diseases) và các thủ thuật không phổ biến; các quỹ đạo di chuyển theo đường thẳng của chuyển động robot; chi phí đắt đỏ cho sự hỗ trợ của máy tính và robot (không khả thi đối với các trung tâm y tế nhỏ); đường cong học tập (learning curves) kéo dài; giới hạn số lượng các quy trình phẫu thuật có thể ứng dụng công nghệ này (hiện tại chủ yếu được sử dụng để định hướng bắt vít); và các vấn đề pháp lý liên quan đến việc xác định trách nhiệm thuộc về ai trong trường hợp xảy ra biến cố bất lợi (adverse events).

Gần đây, ứng dụng của robot trong phẫu thuật cột sống đang được mở rộng từ việc bắt vít sang các thủ thuật can thiệp trực tiếp trên mô, chẳng hạn như phẫu thuật cắt bỏ khối u (tumor resections), được thúc đẩy bởi sự phát triển của các hệ thống phản hồi xúc giác (haptic feedback systems), công nghệ in 3D (3D printing) và những tiến bộ vượt bậc về cơ khí. Sự mở rộng hơn nữa về các loại thủ thuật đã xuất hiện trong các phẫu thuật vi phẫu (microscopic-based surgeries) có sự hỗ trợ của thực tế tăng cường (augmented reality – AR), giúp trực quan hóa hướng đi của dụng cụ phẫu thuật đối với các cấu trúc giải phẫu mục tiêu (anatomy of interest) mà không làm gián đoạn phẫu trường quan sát (surgical view). Những cải tiến công nghệ tương tự, được xúc tác bởi mạng 5G, đã tạo ra những bước tiến khổng lồ trong lĩnh vực robot phẫu thuật từ xa (telesurgical robotics), với việc thực hiện thành công 12 ca phẫu thuật đầu tiên vào năm 2020. Với những tiến bộ này, bốn ứng dụng chủ đạo của máy tính và robot trong phẫu thuật cột sống đã trở nên rõ ràng: phẫu thuật bằng robot từ xa (telesurgical robotic surgery), robot kiểm soát chia sẻ với hệ thống dẫn đường bằng máy tính (shared-control robots with computer navigation), các hệ thống thực tế tăng cường (augmented reality systems) và hệ thống hỗ trợ ra quyết định dựa trên học máy (machine learning decision-making support).

Phẫu Thuật Bằng Robot Từ Xa

Mặc dù trước đây bị giới hạn bởi băng thông (bandwidth) và tốc độ của đường truyền mạng, việc triển khai công nghệ 5G đã loại bỏ hoàn toàn những lo ngại này nhờ tốc độ cao, băng thông rộng và độ trễ thấp (low latency). Việc trình diễn các quy trình phẫu thuật cột sống từ xa (telesurgical spine procedures), sử dụng quy trình làm việc theo mô hình một-nhiều (one-to-many workflow), đã mở ra cơ hội cho các bác sĩ phẫu thuật hàng đầu có thể tiếp cận và điều trị cho những nhóm dân cư vốn không có khả năng đến khám trực tiếp tại các bệnh viện tuyến trên. Quy trình làm việc của 12 ca phẫu thuật cột sống từ xa bằng robot thành công đầu tiên được trình bày dưới đây.

Cuộc phẫu thuật từ xa (được thực hiện để đặt vít cuống cung – pedicle screw implantation – trên những bệnh nhân bị gãy xương, trượt đốt sống – spondylolisthesis, hoặc hẹp ống sống – stenosis) bao gồm một kíp mổ tại chỗ (local operative team) chịu trách nhiệm cho các công việc chuẩn bị vòng ngoài. Đầu tiên, bệnh nhân được gây mê (anesthetized), sau đó hệ thống robot được ghi nhận tọa độ không gian (registered) và định vị chuẩn xác. Một hệ thống máy C-arm di động sẽ chụp các hình ảnh 3D, những hình ảnh này sau đó được truyền đến một phòng điều khiển (nằm ở một thành phố khác) thông qua hệ thống mạng 5G. Bác sĩ phẫu thuật thông qua phần mềm của robot sẽ chọn điểm chọc kim (entry point), hướng bắt vít (screw orientation) và quỹ đạo phẫu thuật (surgical path) dưới sự hướng dẫn của hệ thống định vị dẫn đường (navigational guidance). Tuy nhiên, việc luồn đinh Kirschner (K-wire) và bắt vít được thực hiện trực tiếp bởi các bác sĩ phẫu thuật bên cạnh bệnh nhân, cùng với toàn bộ quá trình thu nhận hình ảnh (image acquisitions), định vị dụng cụ, chuẩn bị trang thiết bị và bệnh nhân, cũng như lắp đặt thiết bị theo dõi người bệnh (patient tracker installation). Hơn thế nữa, bất kỳ thao tác cắt bỏ xương (bone resection) và giải chèn ép thần kinh (nerve decompressions) nào đều sẽ được thực hiện trực tiếp tại phía bệnh nhân. Theo cách thức này, để có thể ứng dụng phẫu thuật từ xa một cách toàn diện, công nghệ cần có những bước đột phá mạnh mẽ hơn nữa, bao gồm các khả năng chuyển động tiên tiến của tay máy robot.

Những đổi mới tất yếu trong tương lai dành cho phẫu thuật cột sống từ xa bao gồm khả năng kiểm soát ưu việt hơn, tăng mức độ phụ thuộc vào bác sĩ phẫu thuật chính (master surgeon) và mở rộng phạm vi các loại hình thủ thuật. Phản hồi xúc giác (Haptic feedback) mang lại tiềm năng nâng cao khả năng điều khiển robot của bác sĩ phẫu thuật chính bằng cách mô phỏng lại các cử động tinh tế của bàn tay. Phẫu thuật can thiệp mô mềm (soft tissue surgery) dường như có thể thực hiện được bởi các hệ thống phẫu thuật từ xa hiện tại, mặc dù chưa có dữ liệu nào chứng minh điều này một cách thuyết phục; dẫu vậy, sự an toàn của các thủ thuật trên mô mềm (soft tissue procedural safety) đã được củng cố thông qua các báo cáo ca bệnh (case reports) sử dụng Hệ thống Phẫu thuật da Vinci (da Vinci Surgical System).

Robot Kiểm Soát Chia Sẻ Và Dẫn Đường Bằng Máy Tính

Hầu hết các ứng dụng robot hiện tại trong phẫu thuật cột sống đều liên quan đến các robot kiểm soát chia sẻ (shared-control robots), bao gồm hệ thống Mazor X, ExcelsiusGPS và ROSA One. Bằng cách cho phép cả bác sĩ phẫu thuật và robot cùng điều khiển các dụng cụ và chuyển động, những công nghệ này cải thiện sự chính xác trong việc định vị, uốn nắn và cắt gọt cấu trúc. Với khả năng định hướng các cánh tay robot dọc theo các quỹ đạo đã được lập trình sẵn (pre-planned trajectories), bác sĩ phẫu thuật có thể lên kế hoạch cho quy trình trước mổ, nhờ đó giảm bớt các thao tác cơ học và việc phải ra quyết định phức tạp trong suốt quá trình thực hiện phẫu thuật. Năm bước chính trong hầu hết các quy trình kiểm soát chia sẻ bao gồm: bác sĩ phẫu thuật đánh dấu quỹ đạo phẫu thuật trên phim chụp cắt lớp vi tính (CT scans) trước mổ trong hệ thống của robot, gắn một khung cố định (mounting frame) vào cơ thể bệnh nhân để ghi nhận tọa độ hình ảnh, chụp X-Quang tăng sáng truyền hình (fluoroscopic imaging) để hỗ trợ đồng bộ hóa với hình ảnh trước mổ, lắp ráp cánh tay robot vào khung cố định, và cuối cùng là tiến hành bắt vít qua các dây dẫn hướng (guide wires).

Các quy trình phẫu thuật cố định vít (screw fixation surgical procedures) theo dạng kiểm soát chia sẻ đã được chứng minh là mang lại sự cải thiện về độ chính xác khi đặt vít và dẫn đường định vị, đồng thời làm giảm liều lượng phơi nhiễm tia xạ, rút ngắn thời gian nằm viện và giảm nhu cầu phẫu thuật lại. Hơn nữa, việc sử dụng robot trong quá trình phẫu thuật cho phép tự động thu thập dữ liệu (data collection) mà không đòi hỏi bác sĩ phẫu thuật phải tham gia thao tác trực tiếp. Các dữ liệu trong mổ (intraoperative data) như vậy hiện đang được thu thập và chia sẻ nhằm phát triển các hệ thống hỗ trợ ra quyết định tốt hơn cho việc lắp ghép lồng ghép xương (cage fitting) và uốn thanh nẹp, dựa trên kết quả lâm sàng của bệnh nhân từ các ca phẫu thuật trước đó.

Tuy nhiên, các quy trình làm việc này vẫn còn những hạn chế nhất định. Một trong những hạn chế đó là những cử động nhỏ của bệnh nhân trong lúc phẫu thuật có thể làm mất đồng bộ (desynchronize) đường đi của robot so với quỹ đạo đã lập trình trước; để giải quyết vấn đề này, đòi hỏi phải phụ thuộc nhiều vào hệ thống chẩn đoán hình ảnh trong mổ (intraoperative imaging). Sự phụ thuộc này đặt ra những mối lo ngại đáng kể về mức độ phơi nhiễm bức xạ cho cả bệnh nhân lẫn bác sĩ phẫu thuật. Hơn thế nữa, những giới hạn về chuyển động tịnh tiến (linear restrictions) của cánh tay robot khiến các quỹ đạo bị hạn chế và không thể thực hiện thao tác can thiệp đối với một số loại thủ thuật trên mô mềm. Tuy nhiên, những tiến bộ của các hệ thống robot kiểm soát chia sẻ tối tân nhất hiện nay đã bao gồm các ưu điểm về mặt cơ học như khả năng ổn định chuyển động (thiết lập vùng cấm bay – no-fly zones, hạn chế các chuyển động dựa trên kế hoạch trước mổ, lọc bỏ run tay – tremor filtering) cũng như giảm thiểu đáng kể mức phơi nhiễm bức xạ (radiation exposure). Sự giảm thiểu bức xạ này được hiện thực hóa thông qua việc sử dụng hệ thống dẫn đường bằng máy tính (computer navigation).

Với việc ứng dụng robot thường dựa trên các quy trình phẫu thuật xâm lấn tối thiểu (minimally invasive procedures) nhằm ngăn ngừa tổn thương mô quá mức, các bác sĩ phẫu thuật bị mất đi khả năng quan sát trực tiếp các mốc giải phẫu quan trọng (anatomical landmarks) như trong các kỹ thuật phẫu thuật mở truyền thống. Do đó, điều này dẫn đến sự phụ thuộc vào việc phải chụp X-Quang tăng sáng truyền hình lặp đi lặp lại trong quá trình phẫu thuật. Để loại bỏ hạn chế này, hệ thống dẫn đường bằng máy tính bắt đầu tận dụng những tiến bộ của công nghệ học máy (machine learning). Học máy là khả năng của hệ thống máy tính trong việc đưa ra các dự đoán dựa trên những kiến thức mà nó phân tích được từ các dữ liệu trong quá khứ. Dưới góc nhìn của chuyên ngành phẫu thuật cột sống, với dữ liệu đầu vào là hình ảnh cột sống của bệnh nhân được ghi lại bằng camera (không phát ra tia xạ), kết quả đầu ra mong muốn có thể là định vị một mốc giải phẫu cụ thể và đồng bộ hóa (synchronize) nó với một mốc có vị trí tương ứng trên hình ảnh chụp cắt lớp vi tính (CT) trước mổ. Để dự đoán được kết quả mong muốn này, một hệ thống máy tính có thể được huấn luyện bằng cách tiếp xúc lặp đi lặp lại với các ca bệnh trong quá khứ, nơi mà dữ liệu đầu ra mục tiêu đã được xác định trước. Do vậy, qua từng ca phẫu thuật, máy tính có thể tự học cách để đưa ra các dự đoán ngày một chuẩn xác hơn. Ứng dụng công nghệ này, những tiến bộ trong hệ thống định vị dẫn đường bằng máy tính đã giảm thiểu được 80% mức phơi nhiễm bức xạ; phương pháp này sử dụng các hình ảnh trong mổ chất lượng thấp, liều tia thấp (low-dose intraoperative imaging) và tính toán dự đoán cách tốt nhất để tái tạo lại thành một hình ảnh có chất lượng cao hơn từ dữ liệu đó. Những tiến bộ tương tự trong lĩnh vực thị giác máy tính (computer vision) đã ứng dụng kỹ thuật nhiếp ảnh không sử dụng bức xạ để ghi lại các đặc điểm mốc giải phẫu của bệnh nhân và dự đoán sự đồng bộ với hình ảnh trước mổ, nhờ đó khắc phục được tình trạng mất đồng bộ do cử động của bệnh nhân trong suốt quá trình phẫu thuật. Dù vẫn cần thêm các nghiên cứu chuyên sâu hơn để phát triển công nghệ đồng bộ hóa và định vị dẫn đường dựa trên hệ thống camera quang học (optic cameras), công nghệ này mở ra triển vọng về một quy trình phẫu thuật tương lai hoàn toàn không có bức xạ trong mổ, qua đó minh chứng cho những lợi ích to lớn mà hệ thống dẫn đường bằng máy tính mang lại cho phẫu thuật robot kiểm soát chia sẻ cũng như phẫu thuật xâm lấn tối thiểu.

Các Hệ Thống Thực Tế Tăng Cường

Tất cả các quy trình phẫu thuật kể trên đều liên quan đến việc hiển thị hình ảnh trong mổ lên trên một màn hình hiển thị. Điều này đòi hỏi sự gián đoạn liên tục trong luồng công việc (workflow) của bác sĩ phẫu thuật để phải đối chiếu sự định hướng của các thiết bị và dụng cụ phẫu thuật cầm tay với cấu trúc giải phẫu đang được hiển thị trên một màn hình đặt gần đó. Sự tách biệt trong việc hiển thị này làm kéo dài thời gian phẫu thuật, làm giảm khả năng nhận thức của bác sĩ về hướng đi của dụng cụ đối với cấu trúc giải phẫu, đồng thời đòi hỏi phải tiếp xúc nhiều hơn với bức xạ để liên tục ghi hình trong mổ. Các hệ thống thực tế tăng cường (augmented reality – AR) như hệ thống XVision – hiện đã được Cục Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) cấp phép – có thể chồng lấp (superimpose) vị trí của các dụng cụ phẫu thuật trực tiếp lên trên hình ảnh CT theo thời gian thực và hiển thị kết quả hình ảnh thực tế tăng cường đó trên một thiết bị kính hiển vi đội đầu (surgical headpiece) được đeo bởi bác sĩ phẫu thuật. Một ứng dụng tương tự của công nghệ thực tế tăng cường bao gồm việc trình chiếu đường dẫn phẫu thuật đã được lập kế hoạch sẵn trực tiếp lên cơ thể bệnh nhân thông qua thiết bị kính đội đầu, từ đó điều hướng định vị phẫu thuật một cách ưu việt hơn. Hơn nữa, việc phân vùng giải phẫu các đốt sống (segmentations of vertebrae) đã được kết hợp với các hình ảnh trực quan thực tế tăng cường về hướng bắt vít để định hướng nhằm đạt được độ chính xác tuyệt đối khi đặt vít. Bằng cách chồng lấp hình ảnh quét từ hệ thống máy O-arm lên quang trường trực tiếp từ kính vi phẫu (microscope), các video hiển thị chồng lấp này có thể dẫn đường cho các phẫu thuật viên trong suốt quá trình can thiệp cắt bỏ khối u và các quy trình điều trị bệnh lý thoái hóa cột sống (degenerative spine disease procedures).

Ứng dụng của công nghệ thực tế tăng cường không chỉ dừng lại ở việc lập kế hoạch bắt vít. Thực tế tăng cường có thể được sử dụng để trình chiếu các mốc giải phẫu thiết yếu trực tiếp vào thị trường kính vi phẫu của bác sĩ trong quá trình phẫu thuật xâm lấn tối thiểu lấy thoát vị đĩa đệm và hàn khớp cổ lối trước (anterior cervical discectomy and fusion), phẫu thuật mở cửa sổ cung sau cột sống cổ (posterior cervical laminotomy) và mở rộng lỗ liên hợp (foraminotomy). Thêm vào đó, việc hiển thị các mặt phẳng cắt bỏ (resection planes) bằng hình ảnh thực tế tăng cường đã được sử dụng kết hợp với các thị kính của kính vi phẫu trong thủ thuật đục xương (osteotomy) để chỉnh hình dị dạng cột sống.

Tận dụng các hệ thống thực tế tăng cường trong phẫu thuật cột sống cũng có thể đóng vai trò như một công cụ giáo dục đào tạo y khoa. Việc cho phép tái tạo lại các quy trình phẫu thuật phức tạp bên trong môi trường thực tế tăng cường có thể hỗ trợ đắc lực trong việc huấn luyện các thế hệ bác sĩ phẫu thuật tiếp theo. Những ứng dụng tiên tiến trong tương lai có thể mở rộng khả năng tái tạo này, bao gồm cả việc mô phỏng lại một kỹ thuật phẫu thuật đã được lập kế hoạch trước và cho phép phẫu thuật viên có thể tinh chỉnh lại kế hoạch của mình dựa trên cấu trúc giải phẫu thực tế của bệnh nhân và khả năng trực quan hóa với hệ thống thực tế tăng cường ngay trước khi tiến hành ca mổ thực tế.

Học Máy Và Hệ Thống Hỗ Trợ Ra Quyết Định