Umelá inteligencia a robotika menia presnosť lekárskych ihiel

Umelá inteligencia a robotika menia presnosť lekárskych ihiel

Predstavte si lekára, ktorý sa snaží dosiahnuť rakovinový uzol hlboko v pľúcach pacienta – cieľ veľkosti hrášku ukrytý za bludiskom kritických krvných ciev a dýchacích ciest, ktoré sa menia pri každom nádychu. Milimeter úseku môže preniknúť do veľkej tepny a pád môže znamenať, že rakovina úplne chýba a môže sa šíriť, ak sa nelieči.

Ide o tisíce procedúr každý deň, pri ktorých je presnosť kritická a úloha je vystavená anatomickým prekážkam, ktoré nie sú preniknuteľné alebo citlivé. Môžu umelá inteligencia (AI) a roboty pomôcť prekonať tieto výzvy a zlepšiť výsledky pacientov?

V medicíne je nová éra „vedenia AI“. Roboty s pokročilou AI môžu pomáhať lekárom a automatizovať určité úlohy, vďaka čomu sú bezprecedentná presnosť a zložité postupy bezpečnejšie a efektívnejšie. “

Ron Alterovitz, Lawrence Grossberg, ktorý je profesorom na Katedre informatiky

Nový článok vVedecká robotika Formalizuje koncepciu usmerňovania AI pre postupy lekárskej ihly a načrtáva úrovne vedenia AI pre každý komponent. Autori definujú štyri zložky navádzania AI: vnímanie anatómie, plánovanie pohybov nástrojov, vnímanie stavu nástroja a vykonávanie pohybov nástrojov počas procedúry. Roboty navádzané AI môžu dosiahnuť väčšiu presnosť a precíznosť pri vedení ihly ako ľudskí lekári, pričom umožňujú použitie najmodernejších konštrukcií ihiel, ktoré sa môžu zakrivovať cez telo.

Príspevok „Lekárske ihly v rukách AI: Smerom k autonómnej robotickej navigácii“ napísali Alterovitz, ako aj Janine Hoelscher z Clemson University a Alan Kuntz z University of Utah. Hoelscher a Kuntz predtým ukončili doktorandskú prácu v odbore informatiky na UNC s Alterovitzom ako poradcom.

Éra vedenia AI

Po celé desaťročia sa lekári spoliehali na obrazové vedenie a používanie röntgenových lúčov, počítačovej tomografie (CT) a obrazov magnetickej rezonancie (MR) na vizualizáciu anatómie pacienta a plánu dráhy ihly pred zákrokom. Tento pokrok, prameniaci z objavu röntgenových lúčov na konci 19. storočia, umožnil bezpečnejší prístup k bodom v tele.

Nedávne pokroky v AI teraz umožňujú skok vpred. AI dokáže automaticky analyzovať obrázky, identifikovať ciele a prekážky, vypočítať bezpečné trajektórie a dokonca autonómne viesť robotické ihly okolo citlivých tkanív na miestach hlboko v tele. Jeden taký príklad demonštrovaný tímom výskumníkov z University of North Carolina v Chapel Hill, Vanderbilt University a University of Utah, demonštroval lekársky robot, ktorý dokáže autonómne nasmerovať ihlu na klinicky relevantné ciele v pľúcach s vysokou presnosťou v živom tkanive, pričom vykazuje lepší výkon ako samotné tradičné nástroje. Autori opisujú tento transformačný posun od obrazového navádzania k navádzaniu AI, pričom AI pomáha pri vnímaní anatómie pacienta, sledovaní pokroku v procedúre, plánovaní pohybov nástrojov a dokonca pri vykonávaní týchto požiadaviek.

"Po celé desaťročia vizuálne vedenie pomáha lekárom lepšie plánovať a vykonávať lekárske postupy," povedal Alterovitz. „Navádzanie AI ide ešte ďalej, aby boli postupy bezpečnejšie a menej invazívne.“

Tento článok formalizuje koncept usmerňovania AI, ktorý využíva AI na zlepšenie výkonu lekárov a vytváranie stavebných blokov pre vyššiu úroveň robotickej autonómie. Tento článok definuje štyri zložky usmernení AI ako:

1. Vnímanie anatómie

2. Plánovanie pohybov nástrojov

3. Vnímanie stavu nástroja

4. Vykonajte pohyby nástroja počas postupu

Každá z týchto štyroch zložiek môže poskytnúť svoju vlastnú úroveň vedenia AI:

• Eye-On/Practice-On – kde lekár vykonáva úlohu s pomocou AI

• Eyes-on/Hands-Off – kde AI vykonáva úlohu, zatiaľ čo lekár sleduje AI a je pripravený zasiahnuť v neobvyklých situáciách

• Vypnutie/Hands-Off – kde AI vykoná úlohu a lekár vstúpi iba na žiadosť AI

• Kompletný sprievodca AI – kde AI dokončí úlohu

Nakoniec článok klasifikuje súčasné systémy do týchto kategórií a diskutuje o výskumných výzvach s cieľom umožniť vyššiu úroveň vedenia AI. Výskumníci upozorňujú najmä na kritické prekážky rozšíreného klinického prijatia, ako je potreba zaručiť bezpečnosť, fungovať v rámci regulačného prostredia, vyvíjať rozhrania AI pre lekárov, ktoré sú intuitívne na akejkoľvek úrovni vedenia AI, a schopnosť integrovať požadovanú technológiu do všetkých aspektov klinického pracovného postupu.

Aj keď Alterovitz uznal mnohé výzvy, ktoré je potrebné prekonať, vyjadril svoje myšlienky o budúcnosti poradenstva AI v lekárskych postupoch.

„Prelomové objavy v oblasti AI a robotiky budú naďalej umožňovať zvyšovanie úrovne navádzania AI a robotickej automatizácie pre lekárske postupy,“ povedal Alterovitz. „AI a robotika môžu lekárom poskytnúť nové nástroje, vďaka ktorým budú náročné postupy bezpečnejšie a efektívnejšie.“

Zdroje: