Roboty s AI revolúciou v presnej liečbe rakoviny v medicíne!

Roboty s AI revolúciou v presnej liečbe rakoviny v medicíne!

Chapel Hill, USA - V dnešnej medicíne je presná detekcia cieľa rakovinových nodi v pľúcach v popredí, pretože toto je jediný spôsob, ako sa môžeme vyhnúť zraneniam krvných ciev a liečiť rakovinu včas. Je to však pre lekárov hlavnou výzvou, pretože anatomické prekážky môžu ovplyvniť presnosť. Presne tu prichádza do hry revolučná technológia „AI usmernenia“. Nedávny článok v časopise „Science Robotics“ osvetľuje, ako môže robot založený na AI pomôcť automatizáciou konkrétnych úloh, a tým výrazne zvyšuje presnosť v lekárskych metódach založených na ihla. News Medical opisuje, že táto technológia monitoruje vnímanie a vykonávanie pohybov nástrojov.

Ale aké sú kľúčové komponenty tohto usmernenia AI? Podľa výskumných pracovníkov obsahuje štyri základné aspekty: vnímanie anatómie, plánovanie pohybov nástrojov, vnímanie stavu nástroja a vykonanie pohybov počas zásahu. Tieto inteligentné systémy ukazujú, že môžu pracovať rýchlejšie a presnejšie ako ľudské ruky. Jedným z príkladov je spoločný výskumný projekt University of North Carolina, Vanderbilt University a University of Utah, ktorý vyvinul robota, ktorý dokáže autonómne ovládať ihlu s pozoruhodnou presnosťou.

Inovácie a výzvy v usmernení AI

Výzva presného cieľa cieľa zostáva, ale pokrok je pozoruhodný. Vedci zdôrazňujú dôležitosť integrácie týchto moderných technológií do procesov klinickej práce. Analyzujú, ako sú súčasné systémy klasifikované a aké výzvy v súvislosti s bezpečnosťou, regulačnými požiadavkami a intuitívnymi rozhraniami medzi lekárom a AI existujú. Rozširuje sa pocit dôvery, ako vysvetľuje Ron Alterovitz: Vývoj v oblasti usmernení AI má potenciál významne zlepšiť bezpečnosť a účinnosť lekárskych zásahov.

Ďalším aspektom, že správy o fraunhofer IKS sú úlohou digitizácie v lekárskom výskume a uplatňovaní. Samotné množstvo údajov, ktoré sa dnes vygenerujú, umožňuje AI rýchlo kombinovať a analyzovať veľké množstvo údajov. Aj v medicíne môže digitalizácia pomôcť individualizovať terapie a diagnostikovať klinické obrázky skôr.

• Klinické rozhodnutie -tvorba
• Robot -asistovaný chirurgia
• Spracovanie a diagnostika lekárskeho obrazu
• Monitorovanie chronických chorôb

Veľký potenciál týchto technológií priťahuje aj projekty, ako napríklad projekt Alex Tropsha, ktorý sa podieľa na mnohonástom projekte financovanom federálnou vládou, ktorého cieľom je identifikovať nové aplikácie pre existujúce lieky pomocou strojového učenia. To ukazuje, že budúcnosť vyzerá veľmi sľubne nielen pre správu obrazov v medicíne, ale aj pre celý zdravotný systém a že sa môžeme tešiť na vzrušujúci vývoj.