Roboty z AI rewolucjonizują precyzyjne leczenie raka w medycynie!

Roboty z AI rewolucjonizują precyzyjne leczenie raka w medycynie!

Chapel Hill, USA - W dzisiejszym medycynie precyzyjne wykrywanie docelowego nodi raka w płucach jest na pierwszym planie, ponieważ jest to jedyny sposób, aby uniknąć urazów naczyń krwionośnych i w dobrym czasie leczyć raka. Jest to jednak poważne wyzwanie dla lekarzy, ponieważ przeszkody anatomiczne mogą wpływać na dokładność. Dokładnie tutaj wchodzi rewolucyjna technologia „wskazówek AI”. Niedawny artykuł w czasopiśmie „Science Robotics” oświetla, w jaki sposób robot oparty na AI może pomóc lekarzom poprzez automatyzację określonych zadań, a tym samym znacznie zwiększając precyzję metod medycznych na bazie igieł. News Medical opisuje, że technologia monitoruje zarówno postrzeganie, jak i wykonanie ruchów instrumentów.

Ale jakie są kluczowe elementy tego wskazówki AI? Według naukowców obejmuje cztery podstawowe aspekty: postrzeganie anatomii, planowanie ruchów instrumentów, postrzeganie statusu instrumentu i wykonywanie ruchów podczas interwencji. Te inteligentne systemy pokazują, że mogą działać zarówno szybciej, jak i dokładniej niż ludzkie ręce. Jednym z przykładów jest wspólny projekt badawczy University of North Carolina, Vanderbilt University i University of Utah, który opracował robota, który może autonomicznie kontrolować igłę z niezwykłą precyzją.

Innowacje i wyzwania w wytycznych AI

Pozostaje wyzwanie dokładnego celu tego celu, ale postęp jest niezwykły. Naukowcy podkreślają znaczenie integracji tych nowoczesnych technologii z klinicznymi procesami pracy. Przeanalizują, w jaki sposób obecne systemy są klasyfikowane i jakie wyzwania związane z bezpieczeństwem, wymaganiami regulacyjnymi i intuicyjnymi interfejsami między Doktorem a AI istnieją. Rozpada się poczucie pewności siebie, jak wyjaśnia Ron Alterovitz: rozwój w dziedzinie wytycznych AI mogą znacząco poprawić bezpieczeństwo i skuteczność interwencji medycznych.

Kolejny aspekt, że raporty fraunhofer Iks jest rolą digitalizacji w badaniach medycznych i aplikacji. Sama ilość wygenerowanych dziś danych umożliwia AI szybkie łączenie i analizowanie dużych ilości danych. Również w medycynie digitalizacja może pomóc zindywidualizować terapie i wcześniej zdiagnozować zdjęcia kliniczne.

• Decyzja kliniczna -podejmowanie
• Chirurgia wspomagana robotem
• Przetwarzanie i diagnostyka obrazu medycznego
• Monitorowanie chorób przewlekłych

Ogromny potencjał tych technologii przyciąga również projekty takie jak Alex Tropsha, który jest zaangażowany w wielolionowy projekt finansowany przez rząd federalny, który ma na celu identyfikację nowych zastosowań istniejących leków za pomocą uczenia maszynowego. To pokazuje, że przyszłość wygląda bardzo obiecująco nie tylko dla zarządzania obrazami w medycynie, ale także dla całego systemu opieki zdrowotnej i że możemy spodziewać się ekscytujących zmian.