Anthem副首席临床官谈人工智能助力术前规划,手术机器人等
人工智能 (AI) 的界说是使机器可以履行认知功用(例如处理问题和决议方案)的算法。一段时刻以来,经过机器学习(ML) 和自然言语处理(NLP) ,AI现已改变了医疗保健的相貌。
图片来历: Labmedia
图片来历: GE Healthcare
人工智能辅佐「手术机器人」
人工智能驱动的手术机器人是一种计算机操作设备,辅佐手术中器械的操作和定位,使外科医师可以专心于手术的杂乱方面。
它们的运用削减了外科医师在手术进程中的动摇,协助他们进步技术并在手术进程中体现得更好,然后取得杰出的患者成果,并下降全体医疗保健开销。
在机器学习技术的协助下,手术机器人经过阅读数百万个数据集,辨认要害信息和最佳实践。Asensus Surgical开发的绩效引导的腹腔镜AI机器人,可以向外科医师供给要害信息,例如安排的巨细,而不需要物理卷尺。一起,对机器人进行编程是经过演示人类技术完结的;机器人的学习则是经过仿照外科医师的手术操作进行的。
从演示中学习(LfD) 经过信息的累积,“练习”机器人独立履行新使命。在第一阶段,LfD将杂乱的手术使命拆分为几个子使命和根本手势。在第二阶段,手术机器人依照辨认、建模和履行子使命的次序,为人类外科医师供给从重复性使命中摆脱出来的时机。
扩展自主机器人在手术中的运用,特别是让机器人在微创手术中履行使命,是一项艰巨的尽力。JIGSAWS (约翰霍普金斯大学信息安全研究所手势和技术评价作业集) 是第1个公共的基准手术活动数据集,供给了该大学不同技术水平的外科医师履行的三项规范手术使命的运动学数据和同步视频。
JIGSAWS剖析的三项规范手术使命是缝合、穿针和打结。在履行每项使命期间,手势被辨认的准确率约为80%。研究成果尽管让人抱有期望,但标明仍有改善的空间,特别是在猜测不同外科医师的手势活动方面。
关于许多手术使命,强化学习(RL) 是一种常用的机器学习范式,用于处理难以树立准确剖析模型的子使命,例如插管和软安排操作。RL算法的构成根据从演示中学习到的战略,而不是从零开始学习,因而削减了学习进程所需的时刻。
AI辅佐手术举例
人与机器人交互是让外科医师可以经过非触摸式的办法操作手术机器人的范畴。这种操作可以经过头部或手部运动、语音辨认、外科医师的注视来完结。
外科医师现已可以经过头部运动来长途操控腹腔镜机器人。FAce MOUSe是一种人机界面,可以实时监控外科医师的面部运动,而无需任何身体触摸设备。腹腔镜的运动由外科医师的面部“手势”简略而准确地操控,然后为各种手术操作供给人与机器人之间无创、不需要言语的协作。
图源:Microsure
2017年,荷兰马斯特里赫特大学医学中心在显微手术干涉中运用了人工智能驱动的机器人。该手术机器人缝合了一名受淋巴水肿影响的患者的0.03至0.08毫米的血管。这种慢性病通常是在医治乳腺癌期间因为积液导致肿胀而发生的副效果。手术中运用的机器人由Microsure制作,由一名外科医师操作。他的手部动作经过“机器人手”,将动作变得更小、更准确。手术机器人还用于修正外科医师动作中的哆嗦,保证人工智能驱动的设备正确地进行手术。
植发手术机器人使机器人可以在AI算法的协助下收集毛囊并将其移植到头皮的准确区域。该机器人无需手术切除供体区域即可进行微创手术,并且无需毛发移植外科医师在几个小时的手术中手动提取毛囊,并且手动一次只能提取一个毛囊。
达芬奇心脏手术是机器人心脏手术,经过胸部十分小的切断,由机器人操作的器械和十分小的仪器进行切开。机器人心脏手术已被用于不同的心脏相关手术,例如冠状动脉搭桥术、瓣膜手术、心脏安排融化、肿瘤切除和心脏缺点修正。
Gestonurse是一种护理机器人,专门为外科医师在手术室中处理手术器械而规划,意图是削减那些可能发生的对手术成果发生负面影响的过错。在普渡大学进行的模仿外科手术中,Gestonurse经过指尖辨认和手势揣度来操作所需的仪器,证明了其功率和安全运用。
原作者简介:Liz Kwo博士现任安森稳妥Anthem副首席临床官,她是一位医疗保健范畴的接连创业者、企业家、医师和哈佛医学院讲师。她取得了哈佛医学院的医学博士学位、哈佛商学院的MBA学位和哈佛大学陈曾熙公共卫生学院公共卫生硕士学位。
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