AI -ga robotid revolutsiooniliselt muudavad meditsiinis täpsed vähiravi!

AI -ga robotid revolutsiooniliselt muudavad meditsiinis täpsed vähiravi!

Chapel Hill, USA - Tänapäeva meditsiinis on vähisõlmede täpne sihttuvastus kopsudes esiplaanil, sest see on ainus viis, kuidas saaksime vältida veresoonte vigastusi ja ravida vähki õigel ajal. Kuid see on arstide jaoks suur väljakutse, kuna anatoomilised takistused võivad täpsust mõjutada. Täpselt see, kus tuleb mängu "AI juhendamise" revolutsiooniline tehnoloogia. Ajakirja "Science Robotics" hiljutine artikkel valgustab, kuidas AI-l põhinev robot aitab arste konkreetsete ülesannete automatiseerimisega ja seeläbi nõelapõhiste meditsiiniliste meetodite täpsust märkimisväärselt suurendades. News Medical kirjeldab, et see tehnoloogia jälgib nii instrumendi liikumiste tajumist kui ka teostamist.

Aga millised on selle AI juhendamise põhikomponendid? Teadlaste sõnul hõlmab see nelja olulist aspekti: anatoomia tajumine, instrumendiliigutuste kavandamine, instrumendi oleku tajumine ja liikumiste täitmine sekkumise ajal. Need intelligentsed süsteemid näitavad, et nad saavad töötada nii kiiremini kui ka täpsemalt kui inimese käed. Üks näide on Põhja -Carolina ülikooli, Vanderbilti ülikooli ja Utahi ülikooli ühise uurimisprojekti, mis on välja töötanud roboti, mis suudab nõela autonoomselt kontrollida, millel on märkimisväärne täpsus.

uuendused ja väljakutsed AI juhendamisel

Eesmärgi täpse eesmärgi väljakutse jääb alles, kuid edasiminek on tähelepanuväärne. Teadlased rõhutavad nende kaasaegsete tehnoloogiate integreerimise olulisust kliinilistesse tööprotsessidesse. Nad analüüsivad, kuidas praegused süsteemid klassifitseeritakse ja millised väljakutsed on seotud turvalisuse, regulatiivsete nõuete ja intuitiivsete liidestega arsti ja AI vahel. Usaldustunne levib, nagu selgitab Ron Alterovitz: AI juhendamise valdkonna arengud võivad oluliselt parandada meditsiiniliste sekkumiste turvalisust ja tõhusust.

Veel üks aspekt, mille kohaselt Fraunhofer IKS on difekteerimise ja rakenduste roll. Täna genereeritava andmete suur hulk võimaldab AI -l kiiresti suures koguses andmeid ühendada ja analüüsida. Ka meditsiinis võib digiteerimine aidata ravimeetodeid individualiseerida ja kliinilisi pilte varem diagnoosida.

• Kliiniline otsus -tegemine
• robot -assisteeritud kirurgia
• Meditsiiniline pilditöötlus ja diagnostika
• krooniliste haiguste jälgimine

Nende tehnoloogiate suur potentsiaal meelitab ka selliseid projekte nagu Alex Tropsha, mis on seotud föderaalvalitsuse rahastatud mitme miljoni projektiga, mille eesmärk on tuvastada masinõppe abil olemasolevate ravimite jaoks uued rakendused. See näitab, et tulevik tundub väga paljutõotav mitte ainult meditsiinis pildihaldus, vaid kogu tervishoiusüsteem ja et võime oodata põnevaid arenguid.