AI und Robotik transformieren die Präzision in medizinischen Nadelverfahren

Stellen Sie sich vor, ein Arzt, der versucht, einen Krebsknoten tief in der Lunge eines Patienten zu erreichen – ein Ziel der Größe einer Erbse, die hinter einem Labyrinth kritischer Blutgefäße und Atemwege versteckt ist, die sich mit jedem Atemzug verschieben. Durch ein Millimeter von einem Strecke kann eine große Arterie durchdringen, und das Fallen könnte bedeuten, dass der Krebs vollständig fehlt und es sich unbehandelt ausbreitet lässt.

Dies ist die täglich Tausenden von Verfahren in Tausenden von Verfahren, in denen die Genauigkeit kritisch ist und die Aufgabe durch anatomische Hindernisse, die nicht penetrierbar oder empfindlich sind, in Tausenden von Verfahren ausgesetzt sind. Können künstliche Intelligenz (KI) und Roboter dazu beitragen, diese Herausforderungen zu bewältigen und die Patientenergebnisse zu verbessern?

Eine neue Ära der „KI -Führung“ ist in der Medizin. Roboter mit fortgeschrittener KI können Ärzte unterstützen und bestimmte Aufgaben automatisieren, wodurch beispiellose Genauigkeit und komplexe Verfahren sicherer und effektiver werden. „

Ron Alterovitz, Lawrence Grossberg, der Professor am Institut für Informatik angesehen hat

Ein neuer Artikel in Science Robotics Formalisiert das Konzept der KI-Leitlinien für medizinische Nadelverfahren und skizziert die Grade der KI-Anleitung für jede Komponente. Die Autoren definieren vier Komponenten der KI -Anleitung: Wahrnehmung der Anatomie, Planung von Instrumentenbewegungen, Wahrnehmung von Instrumentenzustand und Durchführung von Instrumentenbewegungen während eines Verfahrens. Roboter mit KI-Anleitung können eine größere Genauigkeit und Präzision in der Nadelanleitung erreichen als menschliche Ärzte und ermöglichen gleichzeitig die Verwendung hochmoderner Nadeldesigns, die sich durch den Körper krümmen können.

Das Papier „Medizinische Nadeln in den Händen von AI: In Richtung autonomer Roboternavigation“ wurde von Alterovitz sowie Janine Hoelscher von der Clemson University und Alan Kuntz von der University of Utah geschrieben. Hoelscher und Kuntz haben zuvor die Doktorarbeit in Informatik bei UNC mit Alterovitz als Berater abgeschlossen.

Die Ära der KI -Führung

Seit Jahrzehnten haben sich Ärzte auf die Bildanleitung und die Verwendung von Röntgenbildern, Computertomographie (CT) und Magnetresonanzbildern (MR) zur Visualisierung der Anatomie und Plan der Nadelwege eines Patienten vor einem Verfahren verlassen. Dieser Fortschritt, der auf die Entdeckung von Röntgenstrahlen im späten 19. Jahrhundert ausgeht, ermöglichte einen sichereren Zugang zu Punkten innerhalb des Körpers.

Die jüngsten Fortschritte in der KI ermöglichen nun einen Sprung nach vorne. KI kann automatisch Bilder analysieren, Ziele und Hindernisse identifizieren, sichere Trajektorien berechnen und sogar Roboternadeln um empfindliche Gewebe an den Standorten tief im Körper autonom lenken. Ein solches Beispiel, das von einem Forscherteam an der University of North Carolina an der Chapel Hill, der Vanderbilt University und der University of Utah gezeigt wurde, zeigte einen medizinischen Roboter, der autonom eine Nadel an klinisch relevante Ziele in einer Lunge mit hoher Genauigkeit im lebendigen Gewebe lenken kann, was eine bessere Leistung zeigt als nur in traditionelle Werkzeuge. Die Autoren beschreiben diese transformative Verschiebung von Bildanleitung zur KI -Anleitung, wobei die KI bei der Wahrnehmung der Patientenanatomie, der Verfolgung des Fortschritts durch das Verfahren, Planungsinstrumentenbewegungen und sogar die Durchführung dieser Anträge verfolgt.

„Seit Jahrzehnten hat die Bildanleitung den Ärzten geholfen, medizinische Eingriffe besser zu planen und durchzuführen“, sagte Alterovitz. „Die KI -Anleitung geht noch weiter, um Verfahren sicherer und weniger invasiv zu machen.“

Der Artikel formalisiert das Konzept der KI -Leitlinie, das KI nutzt, um die Leistung der Ärzte zu verbessern und Bausteine für ein höheres Maß an Roboterautonomie zu schaffen. Der Artikel definiert die vier Komponenten der KI -Anleitung als:

1. Anatomie wahrnehmen

2. Planungsinstrumentenbewegungen

3. Wahrnehmung Instrumentenzustand

4. Instrumentenbewegungen während eines Verfahrens durchführen

Jede dieser vier Komponenten kann ihren eigenen Grad an KI -Anleitung liefern:

• Eye-On/Praxis-On-wo der Arzt die Aufgabe mit KI ausführt, die Unterstützung leistet

• Eyes-on/Hands-Off-wo die KI die Aufgabe ausführt, während der Arzt die KI überwacht und bereit ist, in ungewöhnlichen Situationen einzugreifen

• Ausschaltung/Hands-Off-wo die KI die Aufgabe ausführt und der Arzt nur eintritt, wenn sie von der KI angefordert werden

• Vollständige KI -Anleitung – wo die KI die Aufgabe vollständig ausführt

Schließlich klassifiziert der Artikel aktuelle Systeme in diese Kategorien und erörtert Forschungsherausforderungen, um höhere Grade der KI -Anleitung zu ermöglichen. Insbesondere heben die Forscher kritische Hindernisse für die weit verbreitete klinische Einführung hervor, wie die Notwendigkeit, die Sicherheit zu garantieren, den Betrieb innerhalb des regulatorischen Umfelds, die Entwicklung von Arzt-AI-Schnittstellen, die in jedem Grad der KI-Anleitung intuitiv sind, und die Fähigkeit, die erforderliche Technologie in alle Aspekte eines klinischen Workflows zu integrieren.

Obwohl Alterovitz die vielen Herausforderungen anerkannte, die noch zu bewältigen waren, äußerte er sich über die Zukunft der KI -Anleitung bei medizinischen Verfahren.

„Durchbrüche in KI und Robotik werden weiterhin ein zunehmender Grad der KI -Anleitung und der Roboterautomatisierung für medizinische Eingriffe ermöglichen“, sagte Alterovitz. „KI und Robotik können Ärzten neue Instrumente zur Verfügung stellen, um herausfordernde Verfahren sicherer und effektiver zu gestalten.“

Quellen: