Az AI robotok forradalmasítják a pontos rákkezeléseket az orvostudományban!

Az AI robotok forradalmasítják a pontos rákkezeléseket az orvostudományban!

Chapel Hill, USA - A mai gyógyászatban a tüdőben a rákos NODI pontos célérzékelése élen jár, mivel ez az egyetlen módja annak, hogy elkerüljük az erek sérüléseit és jó időben kezelhetjük a rákot. Ez azonban az orvosok számára nagy kihívás, mivel az anatómiai akadályok befolyásolhatják a pontosságot. Pontosan itt játszik az "AI útmutatás" forradalmi technológiája. A "Science Robotics" folyóirat egy nemrégiben készült cikke megvilágítja, hogy az AI-alapú robot hogyan segíthet az orvosoknak az adott feladatok automatizálásával, és ezáltal jelentősen növeli a tűalapú orvosi módszerek pontosságát. News Medical leírja, hogy ez a technológia mind az eszköz mozgalmának észlelését, mind végrehajtását.

De mi a legfontosabb elem ennek az AI útmutatásnak? A kutatók szerint négy alapvető szempontot tartalmaz: az anatómia észlelése, a műszermozgások tervezése, a műszer állapotának észlelése és a mozgások végrehajtása egy beavatkozás során. Ezek az intelligens rendszerek azt mutatják, hogy gyorsabban és pontosabban tudnak működni, mint az emberi kezek. Példa erre az Észak -Karolinai Egyetem, a Vanderbilt Egyetem és az Utah Egyetem közös kutatási projektje, amely olyan robotot fejlesztett ki, amely figyelemre méltó pontossággal képes a tűt önállóan irányítani.

Innovációk és kihívások az AI útmutatásban

A cél pontos céljának kihívása megmarad, de a haladás figyelemre méltó. A kutatók hangsúlyozzák annak fontosságát, hogy ezeket a modern technológiákat integrálják a klinikai munkafolyamatokba. Elemezik, hogy a jelenlegi rendszerek hogyan osztályozzák, és milyen kihívások vannak a biztonsággal, a szabályozási követelményekkel és az orvos és az AI közötti intuitív interfészekkel kapcsolatban. A bizalom érzése terjed, amint azt Ron Alterovitz elmagyarázza: Az AI útmutatás területén végzett fejlemények jelentősen javíthatják az orvosi beavatkozások biztonságát és hatékonyságát.

Egy másik szempont, hogy a Fraunhofer IKS jelentései a digitizáció szerepe az orvosi kutatásban. A ma generált adatok puszta mennyisége lehetővé teszi az AI számára, hogy gyorsan kombinálja és elemezze a nagy mennyiségű adatot. Az orvostudományban is a digitalizálás elősegítheti a kezelések individualizálását és a klinikai képek diagnosztizálását korábban.

• Klinikai döntés -Készítés
• robot -asszisztens műtét
• Orvosi képfeldolgozás és diagnosztika
• A krónikus betegségek megfigyelése

Ezeknek a technológiáknak a nagy potenciálja olyan projekteket is vonz, mint például Alex Tropsha, amely részt vesz a szövetségi kormány által finanszírozott multi -milliomos projektben, amelynek célja a meglévő gyógyszerek új kérelmeinek azonosítása a gépi tanulás felhasználásával. Ez azt mutatja, hogy a jövő nagyon ígéretesnek tűnik nemcsak az orvostudomány képgazdálkodásának, hanem az egész egészségügyi rendszerben, és hogy várjuk az izgalmas fejleményeket.