Sistema de reconhecimento de instrumentos cirúrgicos para Hospital São Panteleimon

O Laboratório de Tecnologia de Inteligência Artificial do LNU pesquisou e desenvolveu um sistema de reconhecimento de instrumentos cirúrgicos para estudar fluxos de trabalho com conjuntos de instrumentos no Hospital St. A ideia é fácil de expor, mas tecnicamente exigente: ajudar a identificar um instrumento na frente de uma câmera, conectá-lo a um cartão digital e construir gradualmente um catálogo confiável para milhares de itens.

Na prática hospitalar, os instrumentos podem ser muito semelhantes, diferir apenas em pequenos detalhes, pertencer a conjuntos diferentes e ser utilizados em procedimentos diferentes. É por isso que tal sistema não é simplesmente uma pesquisa de imagens. Tem que lidar com a iluminação, a posição do objeto, o fundo da superfície operatória, a oclusão parcial, as condições de trabalho estéreis e a necessidade de adicionar novas amostras sem preparação técnica complexa.

O protótipo desenvolvido combina uma câmera, uma estação de trabalho e uma interface web para reconhecimento, treinamento e entrada de dados do instrumento. A câmera captura um instrumento na superfície de trabalho, após o qual o sistema encontra a correspondência mais próxima no banco de dados e exibe um cartão com identificador, pontuação de similaridade, nome, peças, número do conjunto e nome do conjunto, finalidade e departamento.

O sistema suporta os modos manual e automático. No modo manual, o usuário pode capturar um instrumento específico e verificar o resultado do reconhecimento. O modo automático destina-se a cenários onde a câmera analisa a área de trabalho e auxilia na identificação operacional sem ações extras do usuário.

Um foco separado da pesquisa é o treinamento do modelo de autoatendimento. Através da interface, os usuários podem adicionar fotos de novos instrumentos, preencher descrições, esclarecer a adesão ao conjunto e iniciar o treinamento do modelo. Isto é importante para um potencial ambiente hospitalar onde o catálogo não é estático: os instrumentos podem ser adicionados, substituídos, reagrupados ou receber dados de serviço atualizados.

Tecnicamente, o projeto conta com visão computacional, representações visuais de instrumentos e busca das amostras mais semelhantes no banco de dados. Para este sistema, a precisão do modelo é apenas uma parte do desafio. A qualidade da recolha de dados é igualmente importante: o mesmo instrumento tem de ser visto de diferentes ângulos, em diferentes posições e em condições próximas da utilização real.

O resultado é um sistema de pesquisa aplicada que demonstra como um laboratório universitário de IA pode criar soluções para fluxos de trabalho médicos específicos. Pode se tornar uma base para contabilidade digital, acesso mais rápido às informações dos instrumentos, preparação de conjuntos e futuras pesquisas em visão computacional médica.

O projeto também mostra o valor prático da cooperação entre uma universidade e instituições médicas: especialistas hospitalares definem requisitos reais e casos de utilização, enquanto o laboratório os transforma num protótipo tecnológico que pode ser testado, retreinado e melhorado em condições controladas em conjunto com especialistas.