Robotai, turintys AI, revoliucionuoja tikslų vėžio gydymą medicinoje!

Robotai, turintys AI, revoliucionuoja tikslų vėžio gydymą medicinoje!

Chapel Hill, USA - Šiandienos medicinoje tikslus vėžio Nodi nustatymas plaučiuose yra priešakyje, nes tai yra vienintelis būdas išvengti kraujagyslių sužalojimų ir tinkamu laiku gydyti vėžį. Tačiau tai yra pagrindinis gydytojų iššūkis, nes anatominės kliūtys gali paveikti tikslumą. Būtent čia atsiranda revoliucinė „AI rekomendacijų“ technologija. Neseniai paskelbtame žurnale „Science Robotics“ straipsnis parodo, kaip AI pagrįstas robotas gali padėti gydytojams automatizuoti konkrečias užduotis ir tokiu būdu žymiai padidindamas adatų pagrįstų medicininių metodų tikslumą. „News Medical“ apibūdina, kad ši technologija stebi ir prietaisų judesių suvokimą, ir vykdymą.

Bet kokie yra pagrindiniai šios AI gairių komponentai? Tyrėjų teigimu, tai apima keturis esminius aspektus: anatomijos suvokimą, instrumento judėjimo planavimą, instrumento būklės suvokimą ir judesių vykdymą intervencijos metu. Šios intelektualios sistemos rodo, kad jos gali veikti tiek greičiau, tiek tiksliau nei žmogaus rankos. Vienas iš pavyzdžių yra bendras Šiaurės Karolinos universiteto, Vanderbilto universiteto ir Jutos universiteto tyrimų projektas, kuris sukūrė robotą, galintį savarankiškai kontroliuoti adatą nepaprastai tiksliai.

Naujovės ir iššūkiai AI gairėse

Tikslaus tikslo tikslo iššūkis išlieka, tačiau progresas yra puikus. Tyrėjai pabrėžia, kad svarbu integruoti šias šiuolaikines technologijas į klinikinio darbo procesus. Jie analizuoja, kaip klasifikuojamos dabartinės sistemos ir kokie iššūkiai, susiję su saugumu, reguliavimo reikalavimais ir intuityviomis sąsajomis tarp gydytojo ir AI. Patikėjimo jausmas plinta, kaip paaiškina Ronas Alterovitzas: PG AI gairių srities pokyčiai gali žymiai pagerinti medicininių intervencijų saugumą ir veiksmingumą.

Kitas aspektas, kurį pranešimai apie fraunhofer IKS yra daigios vaidmuo medicinos tyrimuose ir taikymuose. Didelis duomenų kiekis, kuris šiandien yra sugeneruotas, leidžia AI greitai sujungti ir analizuoti didelį duomenų kiekį. Medicinoje taip pat skaitmeninimas gali padėti individualizuoti terapiją ir diagnozuoti klinikines nuotraukas anksčiau.

• Klinikinis sprendimas -priėmimas
• Robotas -gydoma chirurgija
• Medicininio vaizdo apdorojimas ir diagnostika
• Lėtinių ligų stebėjimas

Didelis šių technologijų potencialas taip pat pritraukia tokius projektus kaip Alexas Tropsha, kuris dalyvauja daugiafunkciniame projekte, kurį finansuoja federalinė vyriausybė, kuria siekiama nustatyti naujas esamų vaistų programas naudojant mašininį mokymąsi. Tai rodo, kad ateitis atrodo labai daug žadanti ne tik į vaizdų valdymą medicinoje, bet ir dėl visos sveikatos sistemos ir kad galime tikėtis įdomių pokyčių.