AI un robotika pārveido medicīnisko adatu procedūru precizitāti

AI un robotika pārveido medicīnisko adatu procedūru precizitāti

Iedomājieties ārstu, kurš mēģina sasniegt vēža mezgliņu dziļi pacienta plaušās — mērķi zirņa lielumā, kas paslēpts aiz kritisko asinsvadu un elpceļu labirinta, kas mainās ar katru elpas vilcienu. Milimetrs stiepjas var iekļūt lielā artērijā, un krišana var nozīmēt, ka vēzis pilnībā pazūd un var izplatīties, ja to neārstē.

Tas notiek tūkstošiem procedūru katru dienu, kurās precizitāte ir kritiska un uzdevums ir pakļauts anatomiskiem šķēršļiem, kas nav caurdurami vai jutīgi. Vai mākslīgais intelekts (AI) un roboti var palīdzēt pārvarēt šīs problēmas un uzlabot pacientu rezultātus?

Medicīnā ir jauns “AI līderības” laikmets. Roboti ar uzlabotu AI var palīdzēt ārstiem un automatizēt noteiktus uzdevumus, padarot nepieredzētu precizitāti un sarežģītas procedūras drošākas un efektīvākas. "

Rons Alterovics, Lorenss Grosbergs, kurš ir Datorzinātņu katedras profesors

Jauns raksts iekšāZinātnes robotika Formalizē mākslīgā intelekta vadlīniju koncepciju medicīnisko adatu procedūrām un iezīmē AI norādījumu līmeņus katram komponentam. Autori definē četras AI vadīšanas sastāvdaļas: anatomijas uztvere, instrumenta kustību plānošana, instrumenta statusa uztvere un instrumenta kustību izpilde procedūras laikā. Ar mākslīgā intelekta vadīti roboti var sasniegt lielāku precizitāti un precizitāti adatu vadīšanā nekā cilvēki ārsti, vienlaikus ļaujot izmantot visprogresīvāko adatu dizainu, kas var izliekties cauri ķermenim.

Rakstu “Medicīnas adatas AI rokās: ceļā uz autonomu robotu navigāciju” uzrakstīja Alterovica, kā arī Dženīna Hoelšere no Klemsonas universitātes un Alans Kuncs no Jūtas Universitātes. Hoelscher un Kuntz iepriekš pabeidza doktora darbu datorzinātnēs UNC ar Alterovicu kā padomnieku.

AI līderības laikmets

Gadu desmitiem ilgi ārsti ir paļāvušies uz attēlu vadību un rentgenstaru, datortomogrāfijas (CT) un magnētiskās rezonanses (MR) attēlu izmantošanu, lai pirms procedūras vizualizētu pacienta anatomiju un adatas ceļa plānu. Šis progress, kas izriet no rentgenstaru atklāšanas 19. gadsimta beigās, ļāva drošāk piekļūt punktiem ķermeņa iekšienē.

Nesenie AI sasniegumi tagad nodrošina lēcienu uz priekšu. AI var automātiski analizēt attēlus, identificēt mērķus un šķēršļus, aprēķināt drošas trajektorijas un pat autonomi vadīt robotizētas adatas ap jutīgiem audiem vietās dziļi ķermenī. Viens no šādiem piemēriem, ko demonstrēja pētnieku komanda Ziemeļkarolīnas Universitātē Chapel Hill, Vanderbilt Universitātē un Jūtas Universitātē, demonstrēja medicīnisku robotu, kas spēj autonomi virzīt adatu uz klīniski nozīmīgiem mērķiem plaušās ar augstu precizitāti dzīvajos audos, demonstrējot labāku veiktspēju nekā tradicionālie instrumenti atsevišķi. Autori apraksta šo pārveidojošo pāreju no attēla vadības uz AI vadību, ar kuru AI palīdz uztvert pacienta anatomiju, izsekot procedūras gaitai, plānot instrumenta kustības un pat izpildīt šos pieprasījumus.

"Jau gadu desmitiem vizuālā vadība ir palīdzējusi ārstiem labāk plānot un veikt medicīniskās procedūras," sacīja Alterovics. "AI norādījumi sniedzas vēl tālāk, lai padarītu procedūras drošākas un mazāk invazīvas."

Rakstā tiek formalizēts AI vadības jēdziens, kas izmanto AI, lai uzlabotu ārsta veiktspēju un izveidotu pamatelementus lielākam robotu autonomijas līmenim. Rakstā ir definēti četri AI norādījumu komponenti:

1. Anatomijas uztvere

2. Instrumentu kustību plānošana

3. Instrumenta stāvokļa uztvere

4. Procedūras laikā veiciet instrumenta kustības

Katrs no šiem četriem komponentiem var nodrošināt savu AI norādījumu līmeni:

• Eye-On/Practice-On — kur ārsts veic uzdevumu, AI sniedzot palīdzību

• Eyes-on/Hands Off — kur AI veic uzdevumu, kamēr ārsts uzrauga AI un ir gatavs iejaukties neparastās situācijās

• Shutdown/Hands-off — kur AI veic uzdevumu un ārsts ieiet tikai pēc AI pieprasījuma

• Complete AI ceļvedis — kur AI pabeidz uzdevumu

Visbeidzot, rakstā pašreizējās sistēmas ir klasificētas šajās kategorijās un apspriesti pētniecības izaicinājumi, lai nodrošinātu augstāku AI vadības līmeni. Jo īpaši pētnieki izceļ kritiskus šķēršļus plašai klīniskai ieviešanai, piemēram, nepieciešamību garantēt drošību, darboties normatīvajā vidē, izstrādāt ārsta un mākslīgā intelekta saskarnes, kas ir intuitīvas jebkurā AI norādījumu līmenī, un spēju integrēt nepieciešamo tehnoloģiju visos klīniskās darbplūsmas aspektos.

Lai gan Alterovics atzina daudzos izaicinājumus, kas vēl bija jāpārvar, viņš izteica savas domas par mākslīgā intelekta vadlīniju nākotni medicīnas procedūrās.

"Izrāvieni AI un robotikā turpinās nodrošināt pieaugošu AI vadības un robotu automatizācijas līmeni medicīniskajām procedūrām," sacīja Alterovics. "AI un robotika var nodrošināt ārstiem jaunus rīkus, lai padarītu sarežģītās procedūras drošākas un efektīvākas."

Avoti: