AI i robotika mijenjaju preciznost u postupcima medicinskim iglama

AI i robotika mijenjaju preciznost u postupcima medicinskim iglama

Zamislite liječnika koji pokušava doći do kancerogene kvržice duboko u pacijentovim plućima — mete veličine zrna graška skrivene iza labirinta kritičnih krvnih žila i dišnih putova koji se pomiču sa svakim udahom. Milimetar istezanja može prodrijeti kroz veliku arteriju, a pad može značiti da je rak u potpunosti nestao i da se može širiti ako se ne liječi.

To je u tisućama postupaka svaki dan u kojima je točnost kritična, a zadatak je izložen anatomskim preprekama koje nisu probojne ili osjetljive. Mogu li umjetna inteligencija (AI) i roboti pomoći u prevladavanju ovih izazova i poboljšanju ishoda pacijenata?

Nova era "vodstva umjetne inteligencije" je u medicini. Roboti s naprednom umjetnom inteligencijom mogu pomoći liječnicima i automatizirati određene zadatke, čineći neviđenu točnost i složene postupke sigurnijima i učinkovitijima. “

Ron Alterovitz, Lawrence Grossberg, koji je profesor na Odsjeku za računarstvo

Novi članak uZnanstvena robotika Formalizira koncept AI smjernica za postupke medicinske igle i ocrtava razine AI smjernica za svaku komponentu. Autori definiraju četiri komponente vođenja pomoću umjetne inteligencije: percepciju anatomije, planiranje pokreta instrumenata, percepciju statusa instrumenata i izvođenje pokreta instrumenata tijekom postupka. Roboti vođeni umjetnom inteligencijom mogu postići veću točnost i preciznost u navođenju igle nego ljudski liječnici, istovremeno omogućujući upotrebu najsuvremenijih dizajna igala koje se mogu zakriviti kroz tijelo.

Članak "Medicinske igle u rukama umjetne inteligencije: prema autonomnoj navigaciji robota" napisali su Alterovitz, kao i Janine Hoelscher sa Sveučilišta Clemson i Alan Kuntz sa Sveučilišta Utah. Hoelscher i Kuntz prethodno su završili doktorski rad iz računalnih znanosti na UNC-u s Alterovitzom kao savjetnikom.

Era vodstva umjetne inteligencije

Desetljećima su se liječnici oslanjali na slikovno vođenje i korištenje rendgenskih zraka, kompjutorizirane tomografije (CT) i slika magnetske rezonancije (MR) kako bi vizualizirali pacijentovu anatomiju i plan putanje igle prije zahvata. Ovaj napredak, proizašao iz otkrića X-zraka u kasnom 19. stoljeću, omogućio je sigurniji pristup točkama unutar tijela.

Nedavni napredak u AI sada omogućuje skok naprijed. AI može automatski analizirati slike, identificirati ciljeve i prepreke, izračunati sigurne putanje, pa čak i autonomno voditi robotske igle oko osjetljivih tkiva na mjestima duboko u tijelu. Jedan takav primjer, koji je demonstrirao tim istraživača na Sveučilištu Sjeverne Karoline u Chapel Hillu, Sveučilištu Vanderbilt i Sveučilištu Utah, demonstrirao je medicinskog robota koji može autonomno usmjeriti iglu na klinički relevantne mete u plućima s visokom preciznošću u živom tkivu, pokazujući bolju izvedbu od samih tradicionalnih alata. Autori opisuju ovaj transformativni pomak od slikovnog navođenja do umjetne inteligencije, pri čemu umjetna inteligencija pomaže u sagledavanju anatomije pacijenta, praćenju napretka kroz postupak, planiranju pokreta instrumenata, pa čak i izvršavanju ovih zahtjeva.

“Desetljećima je vizualno vođenje pomagalo liječnicima da bolje planiraju i izvode medicinske postupke”, rekao je Alterovitz. "Upute AI idu još dalje kako bi procedure bile sigurnije i manje invazivne."

Članak formalizira koncept vođenja pomoću umjetne inteligencije, koji koristi umjetnu inteligenciju za poboljšanje rada liječnika i stvaranje sastavnih dijelova za veće razine robotske autonomije. Članak definira četiri komponente vođenja AI kao:

1. Uočavanje anatomije

2. Planiranje pokreta instrumenta

3. Percepcija stanja instrumenta

4. Izvršite pokrete instrumenta tijekom postupka

Svaka od ove četiri komponente može pružiti vlastitu razinu AI navođenja:

• Eye-On/Practice-On-gdje liječnik obavlja zadatak uz pomoć umjetne inteligencije

• Eyes-on/Hands-Off-gdje umjetna inteligencija obavlja zadatak dok liječnik nadzire umjetnu inteligenciju i spreman je intervenirati u neobičnim situacijama

• Shutdown/Hands-Off-gdje umjetna inteligencija obavlja zadatak, a liječnik ulazi samo kada to zatraži umjetna inteligencija

• Potpuni AI vodič – gdje AI dovršava zadatak

Konačno, članak klasificira trenutne sustave u te kategorije i raspravlja o istraživačkim izazovima kako bi se omogućile više razine smjernica umjetne inteligencije. Konkretno, istraživači ističu kritične prepreke širokom kliničkom usvajanju, kao što je potreba za jamčenjem sigurnosti, rad unutar regulatornog okruženja, razvoj sučelja liječnika i umjetne inteligencije koja su intuitivna na bilo kojoj razini vođenja AI i sposobnost integracije potrebne tehnologije u sve aspekte kliničkog tijeka rada.

Iako je Alterovitz priznao brojne izazove koje treba prevladati, izrazio je svoja razmišljanja o budućnosti smjernica umjetne inteligencije u medicinskim postupcima.

"Proboji u umjetnoj inteligenciji i robotici nastavit će omogućavati sve veće razine navođenja pomoću umjetne inteligencije i robotske automatizacije za medicinske postupke", rekao je Alterovitz. "AI i robotika mogu liječnicima pružiti nove alate kako bi izazovne postupke učinili sigurnijima i učinkovitijima."

Izvori: