Création du modèle spécique de processus chirurgi-

Le modèle spécique de processus chirurgicaux (sSPM) a mis en évidence que l'élicitation des connaissances n'était pas parfaite. Selon le processus d'élicitation, la dissection du rectum est censée avoir lieu avant la résection du cul-de-sac de Douglas (gure 2.3). Or sur le sSPM (gure 3.10b), la succession des cibles est la suivante : promontoire (turquoise), péritoine (rose), cul-de-sac de Douglas (gris) et enn rectum (bleu clair). Cette succession est entrecoupée d'activités sur l'utérus (vert) qui correspondent au moment où l'utérus est exposé par la main dominante. Puisque le sSPM représente les activités les plus fréquentes au sein des chirurgies alignées, on peut donc considérer que les deux phases sont bien entrelacées.

De plus, à la n du sSPM, on observe un retour sur le péritoine (cible) en association avec le verbe couper. Sur la majorité des iSPMs, on remarque qu'il y a un retour sur le promontoire, le péritoine ou le cul-de-sac de Dou-glas. Étant donné que la phase suivante est la xation du rectum grâce aux bandelettes, nous interprétons ces retours comme des étapes de vérication que la dissection et la résection sont correctement faites. Ceci n'avait jamais été abordé lors du processus d'élicitation.

La gure 3.22 met en évidence ces diérences entre le modèle hiérar-chique de la rectopexie obtenu à l'étape de modélisation des connaissances (gure 3.22a) et celui obtenu après la mise à jour suite à la création du modèle spécique de processus chirurgicaux (gure 3.22b).

Ces diérences peuvent s'expliquer par trois raisons, indépendantes de notre méthode de création du sSPM :

1. Le chirurgien eectuant les opérations n'est pas un des deux chirurgiens ayant contribué à la mise en place du modèle ;

2. La séparation des phases de dissection et de résection provient des connaissances théoriques sur l'opération, alors que leur entrelacement provient de la réalité clinique, c'est-à-dire des connaissances procédu-rales ;

3. L'étape de vérication est due à l'expertise et non aux connaissances théoriques, le chirurgien l'eectue an de limiter les complications ul-térieures.

La première explication est la moins probable de toutes. En eet bien que le chirurgien n'ait pas été impliqué dans la création du modèle, c'est lui qui a validé le modèle nal. Les deux autres explications sont les plus plausibles et

pourraient mettre en évidence que les connaissances théoriques ne sont que les bases des connaissances procédurales.

(a) Modèle hiérarchique suite à la

modé-lisation des connaissances. ^{(b) Modèle hiérarchique suite à la mise à}jour apportée par la création du sSPM. Figure 3.22  Représentation des diérences entre le modèle hiérarchique de la rectopexie obtenu à l'étape de modélisation des connaissances (a) ce-lui obtenu après la mise à jour suite à la création du modèle spécique de processus chirurgicaux (b). Les phases sont représentées en bleu et les étapes en vert. Seules les étapes des phases de dissection et de résection ont été représentées an de mettre en avant les diérences relevées.

Ces diérences peuvent aussi provenir de la méthode de création de ce sSPM, qui comporte une limite importante. En eet, au cours de sa création, nous ne vérions pas que l'activité choisie est majoritairement présente dans l'ensemble d'apprentissage. Ainsi, il est possible que celle-ci ne soit présente que dans une petite proportion (par exemple 25%) des chirurgies, et on peut se demander si une activité si peu fréquente doit appartenir au sSPM. Bien que les sSPMs créés aient été validés par un chirurgien, il semble nécessaire de s'assurer que toutes les activités des sSPMs soient majoritaires dans l'en-semble d'apprentissage, ou alors proposer des chemins alternatifs en créant diérentes branches possibles.

3.5.2 Étude 1 : Inuence de l'échantillonnage

Le taux d'échantillonnage étant l'un des paramètres de notre méthode, il nous a semblé important d'étudier son inuence sur les résultats. Bien

qu'il existe une tendance à de meilleurs résultats lorsque l'échantillonnage est élevé, son inuence n'est pas signicative, sauf pour la précision de l'état pas de déviation et pour le rappel de l'état déviation événementielle dans le cas d'un retour dans le domaine temporel (étude 1.b).

Dans cette étude, nous avons aussi étudié l'intérêt d'un retour dans le domaine temporel (étude 1.b) sur la performance de la détection. L'intérêt est démontré puisqu'il permet d'améliorer de 10% la précision pour l'état déviation événementielle. Ce retour au domaine temporel nous a aussi per-mis de ltrer les résultats (étude 1.c), mais ils sont similaires avec ou sans ltrage. L'intérêt de ce retour dans le domaine temporel et le ltrage ne ré-side pas uniquement dans l'amélioration des résultats, mais également dans le fait qu'il permet de revenir à la vidéo et d'analyser les séquences de façon plus lisible pour les chirurgiens.

La gure 3.23 met en avant les diérences qui peuvent apparaître entre les résultats provenant directement des échantillons alignés et ceux provenant du retour au domaine temporel. Chaque séquence est issue du même iSPM. Dans cette gure, chaque état est représenté par un nombre : 0 pour pas de déviation, 1 pour déviation anatomique et 2 pour déviation événemen-tielle. La ligne bleue représente la séquence d'états cachés qui nous sert de référence et la courbe rouge est la séquence d'états cachés détectés par le mo-dèle (uniquement visible en cas de résultat diérent). Du premier coup d'÷il, on voit que la gure 3.23a, représentant les résultats à partir des échantillons alignés, est très diérente des deux autres gures. L'étoile représente le même instant dans chaque séquence. On voit clairement que les échantillons alignés n'ont pas la même durée. En eet, la partie se trouvant à gauche de l'étoile ne représente qu'un tiers du nombre total d'échantillons (gure 3.23a), alors que dans le domaine temporel cette partie représente environ la moitié de la durée de la séquence (gure 3.23b).

Le ltrage permet quant à lui de supprimer les changements brefs d'état comme nous pouvons le voir à la droite de l'étoile. Sans ltrage, le modèle détecte une déviation événementielle (gure 3.23b), après le ltrage le mo-dèle trouve une déviation anatomique(gure 3.23c) conformément à la vé-rité terrain. Ceci permettrait de limiter le bruit pour une application clinique.

(a) Représentation séquentielle à partir des échantillons alignés

(b) Représentation séquentielle dans le domaine temporel

(c) Représentation séquentielle dans le domaine temporel avec ltrage Figure 3.23  Représentations séquentielles des états cachés réels (bleu) et détectés par le modèle (rouge) à partir des échantillons alignés et après le retour temporel avec et sans ltrage. L'étoile représente le même instant dans les diérentes représentations.

Nous avons aussi analysé en détail les observations détectées comme ap-partenant à l'état déviation événementielle alors qu'il s'agit de déviations anatomiques. Ceci nous a permis d'identier 4 catégories d'observations mal détectées : 1) les observations qui sont rarement mal identiées, 2) celles qui ne sont pas entraînées, 3) celles qui sont correctement entraînées et 4) celles où il n'existe pas de raisons particulières expliquant ces erreurs.

Pour les erreurs de la catégorie 1, il est dicile de pouvoir trouver des solutions puisqu'il s'agit de délais du modèle. De plus, puisque cette catégorie représente moins de 1 % des observations mal détectées, il ne semble pas prioritaire de se concentrer sur ce type d'erreur.

La catégorie 2 (observations non-entraînées), représentant en moyenne 15 % des observations mal détectées, est principalement due à un manque de données. En eet, il s'agit d'observations n'apparaissant pas dans les données utilisées dans l'ensemble d'apprentissage ; or le nôtre est uniquement composé de 10 chirurgies. Ainsi avec plus de données, le nombre d'observations mal détectées appartenant à cette catégorie pourrait être réduit.

Les erreurs de la catégorie 3 (observations correctement entraînées), re-présentant en moyenne 11 % des observations mal détectées, peuvent être

expliquées par deux raisons. La première est que les activités reliées à ces observations auraient pu conduire à l'apparition d'un événement indésirable, mais le chirurgien a mis en place un processus de récupération avant son ap-parition. La seconde explication peut être un manque de données. Car il est possible que ce soit l'inverse, c'est-à-dire qu'en général cette déviation ana-tomique n'entraîne pas l'apparition d'un EI, mais que dans notre ensemble d'apprentissage cette déviation est toujours liée à un EI.

La majorité, en moyenne 74 %, des observations mal classiées appar-tiennent à la catégorie 4. Ceci peut être dû à un problème de dénition dans les observations qui ne prend pas en compte l'ensemble des gestes du chi-rurgien. En eet, nous avons uniquement utilisé les informations de la main dominante, or la main secondaire n'est pas passive et peut elle aussi entraîner des déviations et des EIs. C'est pour tester cette hypothèse que nous avons étudié l'inuence de la seconde main, an d'ajouter cette information dans la dénition des observations.