Algoritmo de actuación en la dehiscencia anastomótica colorrectal extraperitoneal. Incorporación de la cirugía TAMIS

Las técnicas de reconstrucción 3D basadas en algoritmos matemáticos y la inteligencia artificial son una línea de innovación actual en cirugía oncológica colorrectal.El objetivo de este estudio es mostrar la experiencia inicial de un sistema de procesamiento de imagen y reconstrucción 3D en la planificación de escisión completa de mesocolon y linfadenectomía D3 en cáncer de colon.Se aplica en un caso de neoplasia de ángulo esplénico, así como en neoplasia de colon derecho con sospecha de infiltración retroperitoneal.Se empleó el procesamiento de imagen y reconstrucción 3D para delimitar un margen intestinal de 10 cm proximal y distal al tumor y delimitar la vascularización correspondiente a la tumoración. En el cáncer de colon derecho se mostró la posición y dimensiones exactas del área de linfadenectomía D3 y posible infiltración de la fascia retroperitoneal.El procesamiento de imagen y reconstrucción 3D permite obtener información valiosa a partir de la tomografía computarizada. Esta podría emplearse en la estrategia quirúrgica y así mejorar los resultados oncológicos y disminuir las complicaciones intraoperatorias.Mathematical algorithms 3D-reconstruction techniques and artificial intelligence are a current line of innovation in colorectal surgical oncology.The objective of this study is to show the initial experience of a 3D image processing and reconstruction system to perform complete mesocolic excision and D3-lymphadenectomy in colon cancer.It is applied to a splenic flexure neoplasm and in a right colon cancer with suspected retroperitoneal infiltration.3D image processing and reconstruction was employed to delimit 10 cm proximal and distal intestinal margins to the tumor and define its corresponding vascularization. In right colon cancer it showed position and exact dimensions of D3-lymphadenectomy area and possible retroperitoneal fascia infiltration.3D image processing and reconstruction allows to obtain valuable information from computerized tomography scan. It could be employed during surgical strategy planification to improve oncological results and reduce intraoperative complications.