Bagaimana AI Membawa Masa Depan Baru dalam Bedah Robotik

Robotika medis pertama kali memasuki bedah umum pada 1980-an dengan alat laparoskopi yang memungkinkan prosedur invasif minimal, mengurangi ukuran sayatan dan waktu pemulihan. Sistem awal ini memperluas kemampuan ahli bedah, mengubah lanskap bedah.

Hari ini, kecerdasan buatan (AI) membawa era baru presisi dan kontrol di ruang operasi. Namun, meskipun kemajuan ini, sistem robotik tetap terbatas pada prosedur tertentu, meninggalkan sebagian besar operasi bergantung pada metode tradisional — dan banyak pasien tanpa manfaat dari konsistensi dan hasil yang ditingkatkan.

Ketika teknologi medis terus berkembang, bagaimana aplikasi AI dalam robotika bedah dapat meningkatkan transformasi kesehatan pada tingkat yang lebih luas?

Peningkatan Potensi Pasar

Didorong oleh peningkatan pendanaan VC robotik dan transformasi digital selama lima tahun terakhir, industri robotika mengalami hasil pasar yang dipercepat dengan tidak ada tanda-tanda berhenti. Awal tahun ini, Nvidia mengumumkan niatnya untuk meningkatkan investasi dalam pengembangan robot, menandai pergeseran positif untuk masa depan robotika. Investasi serupa dalam robotika oleh pemain skala besar akan lebih maju dalam teknologi robotik melalui pengumpulan data dan pembelajaran mesin, serta menyediakan sumber daya dan wawasan tambahan.

Pemimpin industri robotika bedah, seperti Intuitive Surgical, Medtronic, dan Stryker, telah mempelopori bedah yang dibantu robot untuk berbagai prosedur. Sejak memperkenalkan sistem da Vinci untuk bedah umum pada tahun 2000, Intuitive Surgical terus mengembangkan platform robotiknya untuk memperluas penawarannya ke bedah jantung, bariatrik, ginekologi, dan toraks, di antara lainnya. Dengan adopsi massal bedah yang dibantu robot, robotika bedah secara konsisten diadopsi pada skala yang lebih cepat. Antara 2012 dan 2018 saja, prosedur yang dibantu robot meningkat 738% dalam bedah umum.

Menghadap ke depan, robotika bedah memiliki potensi pasar yang lebih besar, dan diprediksi tumbuh menjadi lebih dari $14 miliar pada 2026 – naik dari hanya lebih dari $10 miliar pada 2023. Ini sebagian besar disebabkan oleh akses yang lebih besar ke prosedur bedah robotik, kemajuan dalam otomatisasi dan teknologi digital, dan pemain baru yang bertujuan untuk menyediakan solusi medis canggih yang memanfaatkan kekuatan AI.

Pendekatan Deep Tech

Dibangun pada persimpangan disiplin, deep tech menggabungkan teknologi multidisiplin seperti AI, komputasi kuantum, bioteknologi, dan robotika untuk membawa era baru teknologi. Perusahaan rintisan yang mengadopsi pendekatan deep tech dalam bedah robotik menciptakan solusi inovatif untuk masa depan, seperti yang dapat dilihat dalam pengembangan healthtech, yang dapat meningkatkan akses pasien ke perawatan medis kritis. Dengan pengembangan deep tech, prosedur bedah mungkin menjadi sepenuhnya otomatis di masa depan, memerlukan bantuan minimal dari ahli bedah dan secara signifikan memperluas akses ke pengobatan.

Teknologi deep tech yang muncul dalam robotika bedah dapat memiliki dampak global yang langgeng. Dengan sekitar dua pertiga dari populasi dunia – 5 miliar orang – kekurangan akses ke perawatan bedah, modalitas baru ini, yang ditenagai oleh AI, dapat memperluas akses umum dan menutup kesenjangan perawatan bedah.

Menggabungkan AI dan Robotika Bedah

AI telah merevolusi dan mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi yang berbeda dan satu sama lain. Selama lima tahun terakhir, transformasi yang dibawa oleh AI telah mempercepat pengembangan robotika dan menciptakan aplikasi tambahan untuk AI dalam berbagai modalitas, termasuk bedah robotik.

Berikut adalah tiga cara penting AI membuat dampak yang cepat dan mendalam:

1. Embodied AI

Teknologi sedang mengubah cara kita berinteraksi dengan lingkungan kita dan orang-orang di sekitar kita. Embodied AI, yang mencakup kendaraan otonom dan robot humanoid, adalah penggabungan AI dengan sistem fisik untuk mengeksekusi tugas kompleks dalam pengaturan dunia nyata. Ketika embodied AI diterapkan pada robotika bedah, itu memiliki potensi untuk memiliki dampak langgeng pada peningkatan perawatan bedah dan meningkatkan teknik yang ada. Namun, embodied AI memerlukan data dunia nyata yang signifikan untuk mengembangkan model simulasi pelatihan, yang digunakan untuk melatih dan memperluas kemampuan AI dan meningkatkan wawasan data-gaya. Sampai baru-baru ini, akses ke jumlah data pelatihan yang besar telah terbatas; namun, karena industri terus berinvestasi dalam pelatihan dan pengembangan model AI, kolam data simulasi tumbuh dengan kecepatan yang lebih cepat dan meningkatkan fungsionalitas embodied AI.

2. Wawasan Data Kontinu dan Bimbingan

Sistem berbasis AI dapat menyerap dan memahami sejumlah besar informasi dalam hitungan detik – jauh lebih cepat dari otak manusia. Dengan melatih mesin pada set data besar, wawasan data-gaya dapat memandu keputusan bedah sebelum ahli bedah memasuki ruang operasi. Simulasi pelatihan yang didorong AI dapat sangat menguntungkan ahli bedah, karena pelatihan pada set data yang didasarkan pada ribuan operasi menyediakan ahli bedah dengan tren dan teknik untuk menyediakan pengalaman pasien yang lebih baik, dan juga memungkinkan mereka untuk mempersiapkan dan memahami kerumitan kasus yang jarang atau kompleks sebelum mereka menghadapinya di ruang operasi. Proses ini dapat secara signifikan mempercepat dan mempersingkat kurva belajar panjang yang dihadapi ahli bedah saat melatih untuk mencapai kinerja bedah puncak.

Ketika diterapkan pada teknologi pencitraan dan visualisasi waktu nyata, data yang didorong AI juga dapat meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan ahli bedah selama operasi. Dengan menyediakan ahli bedah dengan wawasan untuk menyesuaikan rencana bedah selama prosedur, sistem berbasis AI dapat memberdayakan ahli bedah untuk mengoptimalkan teknik dan pendekatan dalam waktu nyata. Melalui sistem pencitraan yang didorong AI, ahli bedah dapat menerima analitik pencitraan canggih dan “peta” 3D waktu nyata dari situs bedah. Overlay yang ditingkatkan ini dapat memberikan ahli bedah wawasan yang diperluas ke dalam lapangan bedah bersama dengan umpan balik waktu nyata tentang teknik bedah mereka. Platform bedah robotik berada di garis depan integrasi teknologi ini ke dalam ruang operasi, dengan tujuan meningkatkan presisi dan hasil bedah.

Selanjutnya, dengan menyediakan umpan balik berkelanjutan pasca-operasi, sistem berbasis AI dapat menyediakan umpan balik berharga kepada ahli bedah tentang kinerja mereka selama prosedur – menyoroti kelemahan dan kekuatan, dan menyarankan strategi spesifik tentang cara meningkatkannya. Platform seperti itu juga dapat merekomendasikan rencana pengobatan baru berdasarkan riwayat pasien dan analisis data prosedur tertentu, dan memberdayakan ahli bedah dengan informasi tambahan yang dapat meningkatkan pengobatan lebih lanjut. Dengan demikian, platform AI memiliki potensi untuk menyerap dan beradaptasi dengan umpan balik bedah sepanjang siklus bedah penuh (sebelum, selama, dan setelah) melalui loop umpan balik AI untuk meningkatkan presisi dan kinerja ahli bedah.

3. Akurasi dan Presisi yang Ditingkatkan

Keterampilan bedah individual sering bervariasi di antara ahli bedah karena akses mereka ke peluang terbaik, dari lokasi program ke akses mentor bedah. Misalnya, bidang oftalmologi memiliki kurva belajar yang curam. Rata-rata, diperlukan 15 tahun pelatihan dan pengalaman bedah untuk mencapai kinerja puncak sebagai ahli bedah oftalmologi. Dengan populasi yang menua dan jumlah ahli bedah yang menurun, solusi baru diperlukan untuk mengurangi periode pelatihan ahli bedah dan memstandarkan akurasi dan presisi perawatan untuk semua.

Selain mengurangi kurva belajar untuk ahli bedah dan memungkinkan mereka mencapai kinerja puncak lebih cepat, memperkenalkan platform berbasis AI ke dalam proses bedah dapat meningkatkan akurasi dan presisi dan mungkin memperbaiki hasil yang suboptimal. Fitur semi-otonom dan semakin otonom dalam platform robotik dapat menghilangkan getaran tangan alami ahli bedah dan meningkatkan presisi dan akurasi secara keseluruhan, sehingga meningkatkan hasil klinis. Selain itu, kemampuan sistem berbasis AI untuk mengenali struktur anatomi unik dan menyediakan lokasi yang tepat untuk sayatan dan langkah bedah lainnya – terutama dalam prosedur kompleks atau daerah anatomi – dapat secara signifikan mengurangi tingkat kesalahan ahli bedah dengan meningkatkan kesadaran spasial struktur anatomi. Dengan demikian, semua ahli bedah yang menggunakan sistem berbasis AI akan dapat menyediakan perawatan yang lebih presisi secara konsisten.

Ketika diintegrasikan ke dalam proses bedah, platform robotik berbasis AI menyediakan wawasan yang tak ternilai yang dapat meningkatkan pengalaman keseluruhan untuk pasien dan ahli bedah.

Kesimpulan

AI akan terus memainkan peran penting dalam meningkatkan kesehatan di masa depan. Mengintegrasikan teknologi AI canggih ke dalam layanan kesehatan kita, seperti pengarsipan elektronik, diagnostik, dan pemantauan kesehatan, serta perawatan bedah, sangat penting. Dengan melakukan hal ini, kita dapat meningkatkan pengalaman pasien dan ahli bedah secara keseluruhan.

Dalam bedah robotik, AI mempercepat transformasi teknologi dan akses pasien ke perawatan tingkat tinggi yang konsisten. Kemajuan dalam robotika, dipasangkan dengan AI dan otomatisasi, akan terus membawa aplikasi baru, menciptakan tingkat perawatan yang lebih standar dan meluncurkan kualitas dan akses kesehatan ke ketinggian baru.