Роботи с AI революционизират прецизните лечения на рак в медицината!

Роботи с AI революционизират прецизните лечения на рак в медицината!

Chapel Hill, USA - В днешното лекарство прецизното откриване на целта на рак Това обаче е основно предизвикателство за лекарите, тъй като анатомичните препятствия могат да повлияят на точността. Точно тук влиза в игра революционната технология на „Ръководството на AI“. Неотдавнашна статия в списанието „Science Robotics“ осветява как AI базираният робот може да помогне на лекарите чрез автоматизиране на специфични задачи и по този начин значително увеличава точността на медицинските методи, базирани на иглата. News Medical описва, че тази технология следи както възприемането, така и изпълнението на движенията на инструмента.

Но кои са основните компоненти на това ръководство за AI? Според изследователите тя включва четири основни аспекта: възприемането на анатомията, планирането на движенията на инструмента, възприемането на състоянието на инструмента и изпълнението на движенията по време на интервенция. Тези интелигентни системи показват, че могат да работят както по -бързо, така и по -точно от човешките ръце. Един пример е съвместен изследователски проект на университета в Северна Каролина, Университета Вандербилт и Университета в Юта, който е разработил робот, който може да контролира иглата автономно със забележителна точност.

Иновации и предизвикателства в Ръководството на AI

Предизвикателството на точната цел на целта остава, но напредъкът е забележителен. Изследователите подчертават важността на интегрирането на тези съвременни технологии в клиничните работни процеси. Те анализират как се класифицират настоящите системи и какви предизвикателства във връзка със сигурността, регулаторните изисквания и интуитивните интерфейси между лекаря и AI съществуват. Разпространението се разпространява, както обяснява Рон Алтеровиц: Развитието в областта на AI насоките имат потенциал да подобрят значително сигурността и ефективността на медицинските интервенции.

• Клинично решение -вземане
• Робот -асистирана хирургия
• Обработка и диагностика на медицински изображения
• Мониторинг на хронични заболявания

Големият потенциал на тези технологии също привлича проекти като този на Алекс Тропша, който участва в многомилионен проект, финансиран от федералното правителство, който има за цел да идентифицира нови приложения за съществуващи лекарства, използвайки машинно обучение. Това показва, че бъдещето изглежда много обещаващо не само за управление на изображения в медицината, но и за цялата здравна система и че можем да очакваме вълнуващи развития.