Em resumo
- O OpenSurgicalVision é um projeto aberto de pesquisa e educação em visão computacional cirúrgica.
- Reunimos dados abertos, os anotamos junto com cirurgiões, treinamos modelos e publicamos os resultados com honestidade, inclusive os que não funcionaram.
- Não construímos um dispositivo médico e não damos aconselhamento clínico.
O que segue são nossos planos, não uma lista de funcionalidades concluídas. O roteiro mostra o que de fato está pronto.
O que fazemos
Reunir dados abertos. Convertemos os conjuntos de dados cirúrgicos abertos existentes para um único formato, com uma única forma de carregá-los. Quando uma licença não permite a redistribuição, publicamos scripts de download e conversão em vez dos dados.
Construir um benchmark reprodutível. As mesmas divisões de dados (por paciente, não por quadro), as mesmas métricas e uma tabela de resultados aberta, para que os modelos possam ser comparados de forma justa.
Treinar e publicar modelos de referência. Segmentação de instrumentos e anatomia, reconhecimento de fases cirúrgicas e remoção de fumaça cirúrgica. Cada modelo vem com uma descrição: com o que foi treinado, onde tem desempenho ruim e como reproduzi-lo.
Anotar dados com cirurgiões. Cirurgiões voluntários em atividade anotam vídeos no CVAT. Medimos a qualidade pela concordância entre os especialistas, e o líder clínico do projeto decide os casos controversos.
Compartilhar nossas ferramentas. Os processos de anotação, de treinamento e de aceleração de modelos e um serviço de demonstração são abertos, para que outros possam repetir e melhorar nosso trabalho.
Experimentar de forma aberta. Alteramos e comparamos arquiteturas de modelos com dados abertos. Cada experimento é descrito, reprodutível e comparado com uma linha de base, inclusive os resultados negativos.
Automatizar o trabalho de rotina. Assistentes de software preparam dados, iniciam experimentos e redigem relatórios; as pessoas ficam com as decisões.
Escrever artigos e dar palestras. Transformamos os resultados em publicações científicas e apresentações em congressos.
O que não fazemos
Não construímos um dispositivo médico. O projeto não busca nem planeja buscar registro como dispositivo médico. Todos os modelos e materiais são apenas para pesquisa: RESEARCH USE ONLY – NOT FOR CLINICAL USE.
Não aceitamos dados que possam identificar um paciente. Só entram no projeto dados desidentificados com permissão de uso confirmada. Vídeos e imagens brutos de pacientes nunca nos são entregues.
Não competimos com fabricantes de equipamentos médicos. Trabalhamos no âmbito da ciência e da educação: simuladores, formação de residentes e pesquisa reprodutível.
Não usamos dados nem trabalho de projetos comerciais. O trabalho que os colaboradores fazem para seus empregadores e os dados de seus clientes ficam fora do projeto.
Não fazemos busca automática completa de arquiteturas. Ela exige recursos de computação que um projeto aberto não tem. Testamos variantes dentro de um espaço que uma pessoa definiu de antemão e com um orçamento de computação fixo.
Não apresentamos progresso técnico como progresso clínico. Uma métrica melhor é um resultado de engenharia. O projeto não afirma que um modelo seja «clinicamente melhor».
Por que isso importa
- Dados abertos não são dados livres. Poder baixar um conjunto de dados não dá o direito de redistribuí-lo. Verificamos a licença de cada fonte.
- Um aviso de «apenas para pesquisa» não substitui a avaliação jurídica. As questões jurídicas são tratadas separadamente, com advogados.
- Uma boa métrica não prova benefício para os pacientes. Somente estudos clínicos podem estabelecer valor clínico; um benchmark não pode.