AI ja robootika muudavad meditsiiniliste nõelaprotseduuride täpsust

AI ja robootika muudavad meditsiiniliste nõelaprotseduuride täpsust

Kujutage ette, kuidas arst üritab jõuda sügaval patsiendi kopsus asuva vähisõlmeni – hernesuuruse sihtmärgini, mis on peidetud iga hingetõmbega nihkuvate kriitiliste veresoonte ja hingamisteede rägastiku taha. Millimeetrine venitus võib tungida suurest arterist ja kukkumine võib tähendada, et vähk puudub täielikult ja lastakse ravimata jätmisel levida.

Seda tuhandete protseduuride puhul iga päev, mille puhul täpsus on ülioluline ja ülesanne puutub kokku anatoomiliste takistustega, mis ei ole läbitavad ega tundlikud. Kas tehisintellekt (AI) ja robotid võivad aidata neid väljakutseid ületada ja parandada patsientide tulemusi?

Meditsiinis on käes uus „AI juhtimise” ajastu. Täiustatud tehisintellektiga robotid saavad abistada arste ja automatiseerida teatud ülesandeid, muutes enneolematu täpsuse ja keerukad protseduurid turvalisemaks ja tõhusamaks. “

Ron Alterovitz, Lawrence Grossberg, kes on arvutiteaduse osakonna professor

Uus artikkel sisseTeadusrobootika Vormistab meditsiinilise nõela protseduuride tehisintellekti juhiste kontseptsiooni ja toob välja iga komponendi tehisintellekti juhiste tasemed. Autorid määratlevad AI juhendamise neli komponenti: anatoomia tajumine, instrumendi liigutuste planeerimine, instrumendi oleku tajumine ja instrumendi liigutuste teostamine protseduuri ajal. AI-ga juhitavad robotid suudavad saavutada nõela juhtimises suuremat täpsust ja täpsust kui inimarstid, võimaldades samal ajal kasutada tipptasemel nõelakujundusi, mis võivad läbi keha kõverduda.

Artikli "Meditsiinilised nõelad AI kätes: autonoomse robotnavigatsiooni poole" kirjutasid Alterovitz, samuti Janine Hoelscher Clemsoni ülikoolist ja Alan Kuntz Utah' ülikoolist. Hoelscher ja Kuntz on varem lõpetanud arvutiteaduse doktoritöö UNC-s Alterovitzi nõustajana.

AI juhtimise ajastu

Arstid on aastakümneid tuginenud kujutise juhtimisele ning röntgeni-, kompuutertomograafia (CT) ja magnetresonantsi (MR) piltide kasutamisele, et visualiseerida patsiendi anatoomia ja nõela tee plaan enne protseduuri. See edasiminek, mis tulenes röntgenikiirte avastamisest 19. sajandi lõpus, võimaldas turvalisemat juurdepääsu kehasistele punktidele.

Hiljutised edusammud AI-s võimaldavad nüüd hüpet edasi. AI suudab automaatselt analüüsida pilte, tuvastada sihtmärke ja takistusi, arvutada ohutuid trajektoore ja isegi iseseisvalt juhtida robotnõelu ümber tundlike kudede sügaval keha sees. Üks selline näide, mida demonstreeris Põhja-Carolina ülikooli teadlaste meeskond Chapel Hillis, Vanderbilti ülikoolis ja Utah' ülikoolis, demonstreeris meditsiinilist robotit, mis suudab iseseisvalt suunata nõela kliiniliselt oluliste sihtmärkideni kopsus eluskoes suure täpsusega, näidates paremat jõudlust kui traditsioonilised tööriistad üksi. Autorid kirjeldavad seda transformatiivset nihet kujutise juhtimiselt AI juhendamisele, mille käigus AI aitab tajuda patsiendi anatoomiat, jälgida protseduuri edenemist, planeerida instrumentide liikumist ja isegi neid taotlusi täita.

"Aastakümneid on visuaalne juhendamine aidanud arstidel meditsiinilisi protseduure paremini planeerida ja läbi viia, " ütles Alterovitz. "AI juhised lähevad veelgi kaugemale, et muuta protseduurid ohutumaks ja vähem invasiivseks."

Artiklis vormistatakse AI juhendamise kontseptsioon, mis võimendab AI-d arstide töö parandamiseks ja robotite suurema autonoomia taseme loomiseks. Artiklis määratletakse tehisintellekti juhiste neli komponenti järgmiselt:

1. Anatoomia tajumine

2. Instrumentide liigutuste planeerimine

3. Instrumendi oleku tajumine

4. Tehke protseduuri ajal instrumendi liigutusi

Kõik need neli komponenti võivad pakkuda omal tasemel AI juhiseid.

• Eye-On/Practice-On – kus arst täidab ülesande koos tehisintellektiga, kes pakub abi

• Eyes-on/Hands Off – kus tehisintellekt täidab ülesannet, samal ajal kui arst jälgib tehisintellekti ja on valmis sekkuma ebatavalistes olukordades

• Shutdown/Hands-Off – kus tehisintellekt täidab ülesande ja arst siseneb ainult siis, kui tehisintellekt seda nõuab

• Täielik tehisintellekti juhend – kus tehisintellekt täidab ülesande

Lõpuks liigitatakse artiklis praegused süsteemid nendesse kategooriatesse ja arutatakse teadusuuringute väljakutseid, et võimaldada kõrgemal tasemel tehisintellekti juhendamist. Eelkõige rõhutavad teadlased laialdase kliinilise kasutuselevõtu kriitilisi tõkkeid, nagu vajadus tagada ohutus, töötada regulatiivses keskkonnas, töötada välja arsti ja tehisintellekti liidesed, mis on intuitiivsed mis tahes tehisintellekti juhiste tasemel, ja võime integreerida vajalikku tehnoloogiat kliinilise töövoo kõikidesse aspektidesse.

Kuigi Alterovitz tunnistas palju väljakutseid, mis tuleb ületada, avaldas ta oma mõtteid tehisintellekti juhendamise tuleviku kohta meditsiinilistes protseduurides.

"Tehtimise ja robootika läbimurded võimaldavad jätkuvalt AI-juhiste ja robotite automatiseerimise taset meditsiiniliste protseduuride jaoks," ütles Alterovitz. "AI ja robootika võivad pakkuda arstidele uusi tööriistu, et muuta keerulised protseduurid ohutumaks ja tõhusamaks."

Allikad: