Sistema de reconocimiento de instrumentos quirúrgicos para el Hospital St. Panteleimon

El Laboratorio de Tecnología de Inteligencia Artificial de LNU investigó y desarrolló un sistema de reconocimiento de instrumentos quirúrgicos para estudiar los flujos de trabajo con conjuntos de instrumentos en el Hospital St. Panteleimon. La idea es fácil de enunciar pero técnicamente exigente: ayudar a identificar un instrumento frente a una cámara, conectarlo con una tarjeta digital y construir gradualmente un catálogo confiable para miles de artículos.

En la práctica hospitalaria, los instrumentos pueden parecer muy similares, diferir sólo en pequeños detalles, pertenecer a conjuntos diferentes y usarse en procedimientos diferentes. Por eso un sistema de este tipo no es simplemente una búsqueda de imágenes. Tiene que manejar la iluminación, la posición del objeto, el fondo de la superficie de operación, la oclusión parcial, las condiciones de trabajo estériles y la necesidad de agregar nuevas muestras sin una preparación técnica compleja.

El prototipo desarrollado combina una cámara, una estación de trabajo y una interfaz web para reconocimiento, capacitación e ingreso de datos de instrumentos. La cámara captura un instrumento en la superficie de trabajo, después de lo cual el sistema encuentra la coincidencia más cercana en la base de datos y muestra una tarjeta con un identificador, puntuación de similitud, nombre, piezas, número y nombre del conjunto, propósito y departamento.

El sistema admite modos manuales y automáticos. En modo manual, un usuario puede capturar un instrumento específico y verificar el resultado del reconocimiento. El modo automático está pensado para escenarios en los que la cámara analiza el área de trabajo y ayuda con la identificación operativa sin acciones adicionales del usuario.

Un foco aparte de la investigación es la formación en modelos de autoservicio. A través de la interfaz, los usuarios pueden agregar fotografías de nuevos instrumentos, completar descripciones, aclarar la membresía del conjunto y comenzar la capacitación del modelo. Esto es importante para un entorno hospitalario potencial donde el catálogo no es estático: los instrumentos se pueden agregar, reemplazar, reagrupar o recibir datos de servicio actualizados.

Técnicamente, el proyecto se basa en visión por computadora, representaciones visuales de instrumentos y búsqueda de muestras más similares en la base de datos. Para este sistema, la precisión del modelo es sólo una parte del desafío. La calidad de la recopilación de datos es igualmente importante: el mismo instrumento debe verse desde diferentes ángulos, en diferentes posiciones y en condiciones cercanas a las de su uso real.

El resultado es un sistema de investigación aplicada que demuestra cómo un laboratorio universitario de IA puede crear soluciones para flujos de trabajo médicos específicos. Puede convertirse en una base para la contabilidad digital, un acceso más rápido a la información de los instrumentos, la preparación de conjuntos y futuras investigaciones en visión médica por computadora.

El proyecto también muestra el valor práctico de la cooperación entre una universidad y una institución médica: los especialistas del hospital definen requisitos y casos de uso reales, mientras que el laboratorio los convierte en un prototipo tecnológico que puede probarse, reciclarse y mejorarse en condiciones controladas junto con los especialistas.