Tekoäly ja robotiikka muuttavat lääketieteellisten neulatoimenpiteiden tarkkuutta

Tekoäly ja robotiikka muuttavat lääketieteellisten neulatoimenpiteiden tarkkuutta

Kuvittele lääkärin yrittävän saavuttaa syvällä potilaan keuhkoissa oleva syöpäkyhmy – herneen kokoinen kohde, joka on piilotettu kriittisten verisuonten ja hengitysteiden sokkelon taakse, jotka muuttuvat jokaisen hengityksen myötä. Millimetrin venytys voi tunkeutua suureen valtimoon, ja putoaminen voi tarkoittaa, että syöpä puuttuu kokonaan ja sen annetaan levitä, jos sitä ei hoideta.

Tämä tapahtuu tuhansissa toimenpiteissä päivittäin, joissa tarkkuus on kriittinen ja tehtävä altistuu anatomisille esteille, jotka eivät ole läpäiseviä tai herkkiä. Voivatko tekoäly (AI) ja robotit auttaa voittamaan nämä haasteet ja parantamaan potilaiden tuloksia?

Uusi "AI-johtajuuden" aikakausi on lääketieteessä. Kehittyneellä tekoälyllä varustetut robotit voivat auttaa lääkäreitä ja automatisoida tiettyjä tehtäviä tehden ennennäkemättömän tarkkuuden ja monimutkaisista toimenpiteistä turvallisempia ja tehokkaampia. "

Ron Alterovitz, Lawrence Grossberg, joka on tietojenkäsittelytieteen laitoksen professori

Uusi artikkeli sisäänTiederobotiikka Virallistaa tekoälyn ohjauksen käsitteen lääketieteellisiä neulatoimenpiteitä varten ja hahmottaa tekoälyn ohjauksen tasot kullekin komponentille. Kirjoittajat määrittelevät neljä tekoälyn ohjauksen komponenttia: anatomian havainnointi, instrumentin liikkeiden suunnittelu, instrumentin tilan havaitseminen ja instrumentin liikkeiden suorittaminen toimenpiteen aikana. Tekoälyohjatut robotit voivat saavuttaa suuremman tarkkuuden ja tarkkuuden neulan ohjauksessa kuin lääkärit, samalla kun ne mahdollistavat huippuluokan neulojen käytön, jotka voivat kaareutua kehon läpi.

Alterovitz sekä Janine Hoelscher Clemsonin yliopistosta ja Alan Kuntz Utahin yliopistosta kirjoittivat paperin "Lääketieteelliset neulat tekoälyn käsissä: kohti autonomista robottinavigointia". Hoelscher ja Kuntz suorittivat aiemmin tietojenkäsittelytieteen tohtorityötä UNC:ssä Alterovitzin neuvonantajana.

AI-johtajuuden aikakausi

Lääkärit ovat vuosikymmenten ajan luottaneet kuvan ohjaukseen ja röntgensäteiden, tietokonetomografian (CT) ja magneettiresonanssikuvien (MR) käyttöön visualisoidakseen potilaan anatomian ja neulanpolkusuunnitelman ennen toimenpidettä. Tämä edistys, joka johtui röntgensäteiden löydöstä 1800-luvun lopulla, mahdollisti turvallisemman pääsyn kehon pisteisiin.

Äskettäiset tekoälyn edistykset mahdollistavat nyt harppauksen eteenpäin. Tekoäly voi automaattisesti analysoida kuvia, tunnistaa kohteita ja esteitä, laskea turvalliset liikeradat ja jopa ohjata robottineuloja herkkien kudosten ympärillä syvällä kehossa. Eräs tällainen esimerkki, jonka osoitti tutkijaryhmä Pohjois-Carolinan yliopistosta Chapel Hillissä, Vanderbiltin yliopistossa ja Utahin yliopistossa, osoitti lääketieteellisen robotin, joka pystyy itsenäisesti ohjaamaan neulan kliinisesti merkityksellisiin kohteisiin keuhkoissa suurella tarkkuudella elävässä kudoksessa, mikä osoittaa paremman suorituskyvyn kuin perinteiset työkalut yksinään. Kirjoittajat kuvaavat tätä transformatiivista muutosta kuvaohjauksesta tekoälyohjaukseen, jossa tekoäly auttaa havaitsemaan potilaan anatomiaa, seuraamaan toimenpiteen edistymistä, suunnittelemaan instrumenttien liikkeitä ja jopa suorittamaan näitä pyyntöjä.

"Vuosikymmenten ajan visuaalinen ohjaus on auttanut lääkäreitä paremmin suunnittelemaan ja suorittamaan lääketieteellisiä toimenpiteitä", Alterovitz sanoi. "Tekoälyohjeet menevät vielä pidemmälle tehdäkseen toimenpiteistä turvallisempia ja vähemmän invasiivisia."

Artikkelissa virallistetaan tekoälyn ohjauksen käsite, joka hyödyntää tekoälyä parantamaan lääkärin suorituskykyä ja luomaan rakennuspalikoita suuremman robottiautonomian tasolle. Artikkelissa määritellään tekoälyohjauksen neljä osaa seuraavasti:

1. Anatomian havaitseminen

2. Instrumenttien liikkeiden suunnittelu

3. Instrumentin tilan käsitys

4. Suorita instrumentin liikkeet toimenpiteen aikana

Jokainen näistä neljästä komponentista voi tarjota oman tasonsa tekoälyn ohjausta:

• Eye-On/Practice-On, jossa lääkäri suorittaa tehtävän tekoälyn avulla

• Eyes-on/Hands-off – missä tekoäly suorittaa tehtävän, kun lääkäri tarkkailee tekoälyä ja on valmis puuttumaan epätavallisiin tilanteisiin

• Shutdown/Hands-off – missä tekoäly suorittaa tehtävän ja lääkäri tulee sisään vain tekoälyn pyynnöstä

• Täydellinen tekoälyopas – jossa tekoäly suorittaa tehtävän

Lopuksi artikkelissa luokitellaan nykyiset järjestelmät näihin luokkiin ja käsitellään tutkimushaasteita korkeamman tason tekoälyohjauksen mahdollistamiseksi. Erityisesti tutkijat korostavat kriittisiä esteitä laajalle levinneelle kliiniselle käyttöönotolle, kuten tarve taata turvallisuus, toimia säädösympäristössä, kehittää lääkärin ja tekoälyn rajapintoja, jotka ovat intuitiivisia kaikilla tekoälyohjauksen tasoilla, ja kykyä integroida vaadittu tekniikka kaikkiin kliinisen työnkulun osa-alueisiin.

Vaikka Alterovitz myönsi monia haasteita, jotka jäivät voitettavaksi, hän ilmaisi ajatuksensa tekoälyohjauksen tulevaisuudesta lääketieteellisissä toimenpiteissä.

"Tekoälyn ja robotiikan läpimurrot mahdollistavat jatkossakin tekoälyohjauksen ja robottiautomaation lisääntymisen lääketieteellisissä toimenpiteissä", Alterovitz sanoi. "Tekoäly ja robotiikka voivat tarjota lääkäreille uusia työkaluja, jotka tekevät haastavista toimenpiteistä turvallisempia ja tehokkaampia."

Lähteet: