Roboti s AI revolucionizují přesnou léčbu rakoviny v medicíně!

Roboti s AI revolucionizují přesnou léčbu rakoviny v medicíně!

Chapel Hill, USA - V dnešním medicíně je přesná cílová detekce rakoviny NODI v plicích v popředí, protože to je jediný způsob, jak se můžeme vyhnout zraněním krevních cév a léčit rakovinu včas. To je však pro lékaře hlavní výzva, protože anatomické překážky mohou ovlivnit přesnost. To je přesně to, kde se do hry přichází revoluční technologie „pokynů AI“. Nedávný článek v časopise „Science Robotics“ osvětluje, jak robot založený na AI může lékařům pomoci automatizací konkrétních úkolů, a tak výrazně zvyšuje přesnost v lékařských metodách založených na jehličích. News Medical popisuje, že tato technologie monitoruje vnímání a provádění pohybů nástroje.

Ale jaké jsou klíčové komponenty tohoto pokynu AI? Podle vědců zahrnuje čtyři základní aspekty: vnímání anatomie, plánování pohybů nástroje, vnímání stavu nástroje a provádění hnutí během zásahu. Tyto inteligentní systémy ukazují, že mohou pracovat rychleji i přesněji než lidské ruce. Jedním z příkladů je společný výzkumný projekt University of North Carolina, Vanderbilt University a University of Utah, který vyvinul robota, který může autonomně ovládat jehlu s pozoruhodnou přesností.

Inovace a výzvy v pokynech AI

Výzva přesného cíle cíle zůstává, ale pokrok je pozoruhodný. Vědci zdůrazňují důležitost integrace těchto moderních technologií do klinických pracovních procesů. Analyzují, jak jsou současné systémy klasifikovány a jaké výzvy ve vztahu k bezpečnosti, regulačním požadavkům a intuitivním rozhraním mezi lékařem a AI existují. Pocit důvěry se šíří, jak vysvětluje Ron Alterovitz: Vývoj v oblasti pokynů AI má potenciál výrazně zlepšit bezpečnost a efektivitu lékařských zásahů.

Dalším aspektem, který zprávy Fraunhofer IKS je role digitalizace v lékařském výzkumu a aplikaci. Pouhé množství dat, které jsou dnes generovány, umožňuje AI rychle kombinovat a analyzovat velké množství dat. Také v medicíně může digitalizace pomoci individualizovat terapie a diagnostikovat klinické obrázky dříve.

• Klinické rozhodnutí -výroba
• Robot -chirurgický zákrok
• Zpracování a diagnostika lékařského obrazu
• Monitorování chronických onemocnění

Velký potenciál těchto technologií také přitahuje projekty, jako je potenciál Alexe Tropsha, který se podílí na multimiliontském projektu financovaném federální vládou, jehož cílem je identifikovat nové aplikace pro stávající léky pomocí strojového učení. To ukazuje, že budoucnost vypadá velmi slibně nejen pro správu obrázků v medicíně, ale pro celý zdravotní systém a že se můžeme těšit na vzrušující vývoj.