Roboter med AI revolusjonerer presise kreftbehandlinger i medisin!

Roboter med AI revolusjonerer presise kreftbehandlinger i medisin!

Chapel Hill, USA - I dagens medisin er den nøyaktige måldeteksjonen av kreft NODI i lungene i forkant, fordi dette er den eneste måten vi kan unngå skader på blodkar og behandle kreft i god tid. Dette er imidlertid en stor utfordring for leger fordi anatomiske hindringer kan påvirke nøyaktigheten. Det er nøyaktig her den revolusjonerende teknologien til "AI -veiledning" spiller inn. En fersk artikkel i tidsskriftet "Science Robotics" lyser opp hvordan AI-basert robot kan hjelpe leger ved å automatisere spesifikke oppgaver og dermed øke presisjonen i nålebaserte medisinske metoder. News Medical beskriver at denne teknologien overvåker både oppfatningen og utførelsen av instrumentbevegelsene.

Men hva er nøkkelkomponentene i denne AI -veiledningen? I følge forskerne inkluderer det fire viktige aspekter: oppfatningen av anatomi, planleggingen av instrumentbevegelsene, oppfatningen av instrumentstatusen og utførelsen av bevegelsene under et inngrep. Disse intelligente systemene viser at de kan jobbe både raskere og mer presist enn menneskelige hender. Et eksempel er et felles forskningsprosjekt fra University of North Carolina, Vanderbilt University og University of Utah, som har utviklet en robot som kan kontrollere en nål autonomt med bemerkelsesverdig presisjon.

Innovasjoner og utfordringer i AI -veiledningen

Utfordringen med det nøyaktige målet med målet gjenstår, men fremgangen er bemerkelsesverdig. Forskere understreker viktigheten av å integrere disse moderne teknologiene i kliniske arbeidsprosesser. De analyserer hvordan nåværende systemer er klassifisert og hvilke utfordringer i forhold til sikkerhet, myndighetskrav og intuitive grensesnitt mellom legen og AI eksisterer. En følelse av selvtillit sprer seg, som Ron Alterovitz forklarer: Utviklingen innen AI -veiledning har potensial til å forbedre sikkerheten og effektiviteten til medisinske inngrep betydelig.

Et annet aspekt som rapportene fra [Fraunhofer IKS] (https://www.iks.fraunhofer.de/de/kuenstliche-intelligenz/kuenstly-intellen-applikasjonen. Den store datamengden som genereres i dag gjør AI å raskt kombinere og analysere store datamengder. Også i medisin kan digitalisering hjelpe til med å individualisere terapier og diagnostisere kliniske bilder tidligere.

• Klinisk beslutningstaking
• Robot -assistert kirurgi
• Medisinsk bildebehandling og diagnostikk
• Overvåking av kroniske sykdommer

Det store potensialet i disse teknologiene tiltrekker seg også prosjekter som Alex Tropsha, som er involvert i et multimillionth prosjekt finansiert av den føderale regjeringen som tar sikte på å identifisere nye applikasjoner for eksisterende medisiner ved bruk av maskinlæring. Dette viser at fremtiden ser veldig lovende ut ikke bare for bildestyring innen medisin, men for hele helsesystemet og at vi kan se frem til spennende utvikling.