Gesundheitswesen

Entwicklung eines Blutproben-Roboters

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Ein Blutproben-Roboter, der genauso gut oder besser als Menschen arbeiten kann, wurde von einem Team an der Rutgers-Universität entwickelt. Er wurde während der ersten klinischen Studie eines automatisierten Blutabnahme- und Testgeräts getestet.

Da das Gerät schnellere Ergebnisse liefern kann, müssen Gesundheitsfachleute nicht so viel Zeit für die Blutabnahme aufwenden. Sie können sich stattdessen mehr auf die Behandlung von Patienten in Krankenhäusern und anderen Einrichtungen konzentrieren.

Die Ergebnisse wurden in der Zeitschrift Technology veröffentlicht und waren vergleichbar mit oder übertrafen klinische Standards. Die Gesamterfolgsrate für die 31 Teilnehmer, deren Blut abgenommen wurde, betrug 87 %. 25 Menschen hatten leichter zugängliche Venen, und die Erfolgsrate betrug 97 %.

Im Gerät befindet sich ein ultraschallgesteuerter Roboter, der Blut aus Venen abnimmt. Eine mögliche Entwicklung ist ein vollständig integriertes Gerät, das ein Modul zur Handhabung von Proben und einen zentrifugenbasierten Blutanalyzer enthält. Dies könnte in Rettungswagen, Notaufnahmen, Kliniken, Arztpraxen, Krankenhäusern und an Krankenbetten eingesetzt werden.

Das häufigste klinische Verfahren, das mehr als 1,4 Milliarden Mal täglich in den Vereinigten Staaten durchgeführt wird, ist die Venenpunktion. Dies ist ein Verfahren, bei dem eine Nadel in eine Vene eingeführt wird, um eine Blutprobe zu entnehmen oder eine intravenöse Therapie durchzuführen. Frühere Studien haben jedoch gezeigt, dass Kliniker bei 27 % der Patienten ohne sichtbare Venen, 40 % der Patienten ohne tastbare Venen und 60 % der abgemagerten Patienten fehlschlagen.

Bei wiederholtem Versagen, eine intravenöse Linie zu starten, erhöht sich das Risiko von Phlebitis, Thrombose und Infektionen. Es kann auch erforderlich sein, große Venen im Körper oder Arterien zu zielen, was riskanter und teurer ist. Daher ist die Venenpunktion eine der führenden Ursachen für Verletzungen von Patienten und Klinikern. Andere Probleme, die mit der Schwierigkeit, Venen zu erreichen, verbunden sind, sind, dass sie die Verfahrenszeit um bis zu eine Stunde verlängern können, mehr Personal erfordern und die geschätzten Kosten über 4 Milliarden US-Dollar pro Jahr in den Vereinigten Staaten betragen.

Josh Leipheimer ist ein Doktorand der Biomedizinischen Ingenieurwissenschaften im Yarmush-Labor der Abteilung für Biomedizinische Ingenieurwissenschaften an der School of Engineering der Rutgers-Universität-New Brunswick.

“Ein Gerät wie unseres könnte Klinikern helfen, Blutproben schnell, sicher und zuverlässig zu entnehmen, und vermeidbare Komplikationen und Schmerzen bei Patienten durch multiple Nadelinsertionen verhindern”, sagte Leipheimer.

Das Team hofft, dass das Gerät schließlich für Verfahren wie die intravenöse Katheterisierung, den zentralen Venenzugang, die Dialyse und die Anlage von arteriellen Leitungen eingesetzt werden kann. Sie werden nun daran arbeiten, das Gerät zu verfeinern und die Erfolgsraten bei Patienten mit schwierig zugänglichen Venen zu erhöhen.

Um seine Leistung zu verbessern, werden Daten aus dieser Studie verwendet, um die künstliche Intelligenz im Roboter zu verbessern.

Die Co-Autoren von Rutgers sind Max L. Balter und Alvin I. Chen, beide Doktoren; Enrique J. Pantin an der Rutgers Robert Wood Johnson Medical School; Professor Kristen S. Labazzo; und der Hauptuntersuchungsleiter Martin L. Yarmush, der Paul und Mary Monroe-Stiftungslehrstuhl und Distinguished Professor der Abteilung für Biomedizinische Ingenieurwissenschaften. Die Studie hatte auch Beiträge von einem Forscher an der Icahn School of Medicine am Mount Sinai Hospital.

Das neu entwickelte Gerät des Teams an der Rutgers-Universität ist nur ein weiteres Beispiel dafür, wie Robotik und künstliche Intelligenz die Gesundheitsbranche übernehmen. Diese Geräte werden den Menschen, die in der Gesundheitsbranche arbeiten, enorm helfen und Verfahren und andere Formen der Pflege viel erfolgreicher machen.

Alex leitet die KI‑gestützten Nachrichtenoperationen von Unite.AI und verbindet Journalismus, Forschung und Automatisierung, um eine zeitnahe und skalierbare Berichterstattung über Künstliche Intelligenz zu ermöglichen. Seine Arbeit sorgt dafür, dass aufkommende KI‑Entwicklungen effizient aufgezeigt werden, während die redaktionellen Standards der Publikation eingehalten werden.