Roboti z AI revolucionirajo natančno zdravljenje raka v medicini!

Roboti z AI revolucionirajo natančno zdravljenje raka v medicini!

Chapel Hill, USA - V današnjem zdravilu je natančno ciljno odkrivanje rakavih vozlišč v pljučih v ospredju, saj se lahko to edini način izognemo poškodbam krvnih žil in se pravočasno zdravimo z rakom. Vendar je to za zdravnike velik izziv, saj lahko anatomske ovire vplivajo na natančnost. Točno tu se začne igrati revolucionarna tehnologija "AI vodenja". Nedavni članek v reviji "Science Robotics" osvetljuje, kako lahko robot, ki temelji na AI, pomaga zdravnikom z avtomatizacijo specifičnih nalog in s tem znatno povečanje natančnosti v medicinskih metodah, ki temeljijo na iglah. News Medical opisuje, da ta tehnologija spremlja tako dojemanje kot izvedbo premikov instrumenta.

Toda katere so ključne sestavine tega smernice AI? Po mnenju raziskovalcev vključuje štiri bistvene vidike: dojemanje anatomije, načrtovanje gibov instrumenta, dojemanje statusa instrumenta in izvajanje gibanj med intervencijo. Ti inteligentni sistemi kažejo, da lahko delujejo tako hitreje kot natančneje kot človeške roke. En primer je skupni raziskovalni projekt Univerze v Severni Karolini, univerze Vanderbilt in Univerze v Utahu, ki je razvil robota, ki lahko z izjemno natančnostjo samostojno nadzoruje iglo.

inovacije in izzivi v smernicah AI

Izziv natančnega cilja cilja ostaja, vendar je napredek izjemen. Raziskovalci poudarjajo pomen vključevanja teh sodobnih tehnologij v klinične delovne procese. Analizirajo, kako so trenutni sistemi razvrščeni in kakšni izzivi v zvezi z varnostjo, regulativnimi zahtevami in intuitivnimi vmesniki med zdravnikom in AI obstajajo. Občutek zaupanja se širi, kot pojasnjuje Ron Allevitz: razvoj na področju smernic AI lahko znatno izboljša varnost in učinkovitost medicinskih posegov.

Drug vidik, da so poročila Fraunhofer IKS vloga medicinske in aplikacije. Velika količina podatkov, ki se ustvarijo danes, omogoča AI, da hitro združi in analizira velike količine podatkov. Tudi v medicini lahko digitalizacija pomaga individualizacijo terapij in diagnosticira klinične slike prej.

• Klinična odločitev -sprejemanje
• kirurgija z robotom
• Medicinska obdelava in diagnostika
• Spremljanje kroničnih bolezni

Velik potencial teh tehnologij pritegne tudi projekte, kot je Alex Tropsha, ki je vključen v večmilijonski projekt, ki ga financira zvezna vlada, ki želi prepoznati nove aplikacije za obstoječe zdravila z uporabo strojnega učenja. To kaže, da prihodnost izgleda zelo obetavno ne le za upravljanje slik v medicini, ampak tudi za celoten zdravstveni sistem in da se lahko veselimo vznemirljivega razvoja.