Pourquoi ce projet existe
Une chirurgie qui voit plus
Un nouveau membre rejoint l’équipe chirurgicale : un assistant d’IA. Il reconnaît dans la vidéo les organes, les vaisseaux et les instruments, sait à quelle phase en est l’opération et prévient lorsqu’un instrument s’approche d’une structure dangereuse. Avant de clipser le canal, il peut vérifier si la vue critique de sécurité est atteinte et, après l’opération, il peut aider à revoir l’enregistrement et montrer à un jeune chirurgien où se sont jouées les décisions clés.
L’étape suivante, ce sont les systèmes chirurgicaux autonomes qui réalisent certains temps d’une opération sous la supervision d’un chirurgien. Les premières expériences existent déjà. En 2022, le robot STAR a réalisé seul une anastomose intestinale par laparoscopie chez le porc. En 2025, le système SRT-H, entraîné sur des vidéos de chirurgiens, a réalisé le temps de clipage et de section d’une cholécystectomie sur des organes de porc hors d’un organisme vivant. L’utilisation chez des patients est encore loin : elle exige des années de tests, des essais cliniques et des décisions réglementaires.
Tous ces systèmes reposent sur une même base : des enregistrements d’opérations annotés et vérifiés par des experts. La qualité de ces données détermine ce qu’un système apprend et si l’on peut lui faire confiance. OpenSurgicalVision ne construit pas un dispositif médical : nous construisons une base de recherche ouverte sur laquelle de tels systèmes peuvent être entraînés et testés honnêtement.
Savoirs et technologies pour tous
Selon la Commission Lancet sur la chirurgie mondiale (2015), environ cinq milliards de personnes, soit les deux tiers de la population mondiale, n’ont pas accès à des soins chirurgicaux et anesthésiques sûrs et abordables. Dans les pays à faible revenu et à revenu intermédiaire de la tranche inférieure, neuf personnes sur dix en sont privées.
Si l’IA pour la chirurgie n’est conçue que dans des laboratoires fermés et vendue à des prix que seules les grandes cliniques des pays riches peuvent payer, cet écart se creusera encore. La technologie qui pourrait aider un chirurgien d’un hôpital de district deviendra le privilège de ceux qui disposent déjà du meilleur équipement et des meilleurs spécialistes.
Nous pensons que les connaissances et les technologies médicales modernes doivent être un bien commun, et non le privilège des pays riches ou de quelques cliniques. C’est pourquoi nous ouvrons tout ce qui peut l’être : le code, les modèles, les méthodes d’évaluation, les résultats des expériences – y compris les échecs – et les supports pédagogiques. Une université, un hôpital ou un chercheur, dans n’importe quel pays, peut vérifier notre travail, le répéter et l’améliorer. Un étudiant de n’importe quelle ville apprend avec les mêmes supports que les étudiants des grands centres.
Ce qui fait obstacle aujourd’hui
La recherche sur la vidéo chirurgicale est difficile à comparer : les équipes utilisent des données différentes, les annotent différemment et dépensent des quantités de calcul différentes. Un chiffre impressionnant dans un article ne peut souvent pas être reproduit.
OpenSurgicalVision veut changer cela. Nous construisons une base ouverte et partagée :
- des données à l’origine et à la licence claires ;
- des modèles que chacun peut reproduire ;
- un journal d’expériences qui montre ce qui a fonctionné et ce qui n’a pas fonctionné.
Le projet débute. Cette page décrit où nous allons ; consultez la feuille de route pour savoir ce qui est déjà fait.
Trois moments d’une opération
Nous pensons le travail à travers trois étapes de la chirurgie :
- Avant l’opération – des modèles 3D d’organes construits à partir de scanners et d’IRM.
- Pendant l’opération – la reconnaissance des instruments, de l’anatomie et des phases dans la vidéo.
- Après l’opération – une chronologie structurée et un résumé de l’enregistrement.
C’est une carte de questions de recherche, pas un système achevé. En savoir plus dans Comment ça marche.
Pourquoi en toute transparence
- Une expérience vérifiable est plus utile qu’une démonstration spectaculaire.
- Le travail ouvert permet à d’autres que les programmeurs de participer : l’annotation, les tests, la rédaction, la traduction et l’enseignement comptent tous.
- Les résultats négatifs font gagner du temps aux autres chercheurs.
Ce sont des personnes qui prennent les décisions médicales
Les règles d’annotation, les cas litigieux et la rédaction médicale sont approuvés par le responsable clinique, un chirurgien en exercice. Cette responsabilité ne peut être confiée à un modèle ni tranchée par un vote.
Découvrez les rôles dans l’équipe, les façons de contribuer et les limites du projet.
Contacts
- Questions, assistance et demandes : support@opensurgicalvision.org
- Boîte aux lettres du projet : opensurgicalvision@proton.me
Ces deux adresses sont officielles. N’envoyez jamais par e-mail de données de patients, de dossiers médicaux ni d’enregistrements d’opérations.