AI en robotica transformeren de precisie bij medische naaldprocedures

AI en robotica transformeren de precisie bij medische naaldprocedures

Stel je een arts voor die probeert een kankergezwel diep in de longen van een patiënt te bereiken – een doelwit ter grootte van een erwt, verborgen achter een doolhof van cruciale bloedvaten en luchtwegen die bij elke ademhaling verschuiven. Een millimeter rek kan een grote slagader binnendringen, en een val kan betekenen dat de kanker volledig ontbreekt en zich kan verspreiden als deze niet wordt behandeld.

Dit gebeurt elke dag bij duizenden procedures waarbij nauwkeurigheid van cruciaal belang is en de taak wordt blootgesteld aan anatomische obstakels die niet doordringbaar of gevoelig zijn. Kunnen kunstmatige intelligentie (AI) en robots deze uitdagingen helpen overwinnen en de patiëntresultaten verbeteren?

Er breekt een nieuw tijdperk van ‘AI-leiderschap’ aan in de geneeskunde. Robots met geavanceerde AI kunnen artsen assisteren en bepaalde taken automatiseren, waardoor ongekende nauwkeurigheid en complexe procedures veiliger en effectiever worden. “

Ron Alterovitz, Lawrence Grossberg, hoogleraar aan de afdeling Computerwetenschappen

Een nieuw artikel binnenWetenschap Robotica Formaliseert het concept van AI-begeleiding voor medische naaldprocedures en schetst de niveaus van AI-begeleiding voor elk onderdeel. De auteurs definiëren vier componenten van AI-begeleiding: perceptie van anatomie, planning van instrumentbewegingen, perceptie van instrumentstatus en uitvoering van instrumentbewegingen tijdens een procedure. AI-geleide robots kunnen een grotere nauwkeurigheid en precisie bereiken bij het geleiden van naalden dan menselijke artsen, terwijl ze het gebruik van geavanceerde naaldontwerpen mogelijk maken die door het lichaam kunnen buigen.

Het artikel ‘Medical Needles in the Hands of AI: Toward Autonomous Robot Navigation’ is geschreven door Alterovitz, evenals door Janine Hoelscher van Clemson University en Alan Kuntz van de Universiteit van Utah. Hoelscher en Kuntz voltooiden eerder hun doctoraat in de computerwetenschappen bij UNC met Alterovitz als adviseur.

Het tijdperk van AI-leiderschap

Decennia lang vertrouwden artsen op beeldgeleiding en het gebruik van röntgenfoto's, computertomografie (CT) en magnetische resonantie (MR) beelden om de anatomie van een patiënt en het naaldpadplan vóór een procedure te visualiseren. Deze vooruitgang, die voortkwam uit de ontdekking van röntgenstraling aan het einde van de 19e eeuw, maakte een veiligere toegang tot punten in het lichaam mogelijk.

Recente ontwikkelingen op het gebied van AI maken nu een sprong voorwaarts mogelijk. AI kan automatisch beelden analyseren, doelen en obstakels identificeren, veilige trajecten berekenen en zelfs robotnaalden autonoom rond gevoelige weefsels leiden op locaties diep in het lichaam. Een voorbeeld hiervan, gedemonstreerd door een team van onderzoekers aan de Universiteit van North Carolina in Chapel Hill, Vanderbilt University en de Universiteit van Utah, demonstreerde een medische robot die autonoom een ​​naald kan richten op klinisch relevante doelen in een long met hoge nauwkeurigheid in levend weefsel, wat betere prestaties aantoont dan alleen traditionele hulpmiddelen. De auteurs beschrijven deze transformerende verschuiving van beeldgeleiding naar AI-geleiding, waarbij AI helpt bij het waarnemen van de anatomie van de patiënt, het volgen van de voortgang tijdens de procedure, het plannen van instrumentbewegingen en zelfs het uitvoeren van deze verzoeken.

“Decennia lang heeft visuele begeleiding artsen geholpen medische procedures beter te plannen en uit te voeren”, aldus Alterovitz. “De AI-begeleiding gaat nog verder om procedures veiliger en minder invasief te maken.”

Het artikel formaliseert het concept van AI-begeleiding, waarbij AI wordt ingezet om de prestaties van artsen te verbeteren en bouwstenen te creëren voor grotere niveaus van robotautonomie. Het artikel definieert de vier componenten van AI-begeleiding als:

1. Anatomie waarnemen

2. Instrumentbewegingen plannen

3. Perceptie van de staat van het instrument

4. Voer instrumentbewegingen uit tijdens een procedure

Elk van deze vier componenten kan zijn eigen niveau van AI-begeleiding bieden:

• Eye-On/Practice-On-waarbij de arts de taak uitvoert terwijl AI hulp biedt

• Eyes-on/Hands-Off – waarbij de AI de taak uitvoert terwijl de arts de AI in de gaten houdt en klaar staat om in te grijpen in ongebruikelijke situaties

• Shutdown/Hands-Off – waarbij de AI de taak uitvoert en de arts alleen binnenkomt als de AI daarom vraagt

• Volledige AI-gids – waarbij de AI de taak voltooit

Ten slotte classificeert het artikel de huidige systemen in deze categorieën en bespreekt het onderzoeksuitdagingen om hogere niveaus van AI-begeleiding mogelijk te maken. Onderzoekers benadrukken in het bijzonder kritische belemmeringen voor wijdverbreide klinische adoptie, zoals de noodzaak om de veiligheid te garanderen, binnen de regelgeving te opereren, arts-AI-interfaces te ontwikkelen die intuïtief zijn op elk niveau van AI-begeleiding, en het vermogen om de vereiste technologie in alle aspecten van een klinische workflow te integreren.

Hoewel Alterovitz de vele uitdagingen erkende die nog moesten worden overwonnen, uitte hij zijn gedachten over de toekomst van AI-begeleiding bij medische procedures.

“Doorbraken op het gebied van AI en robotica zullen steeds meer AI-begeleiding en robotautomatisering voor medische procedures mogelijk maken”, aldus Alterovitz. “AI en robotica kunnen artsen nieuwe hulpmiddelen bieden om uitdagende procedures veiliger en effectiever te maken.”

Bronnen: