Sanità

Team Sviluppa Robot per Prelevamento di Sangue

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Un robot per il prelevamento di sangue, in grado di eseguire il compito altrettanto bene o meglio degli esseri umani, è stato sviluppato da un team alla Rutgers University. È stato testato durante il primo trial clinico umano di un dispositivo automatizzato per il prelievo e la prova del sangue.

Poiché il dispositivo può fornire risultati più rapidi, i professionisti sanitari non dovrebbero spendere tanto tempo nel prelevamento di sangue. Ciò permetterebbe loro di concentrarsi di più sul trattamento dei pazienti all’interno degli ospedali e in altri ambienti.

I risultati sono stati pubblicati sulla rivista Technology, e sono risultati paragonabili o superiori agli standard clinici. Il tasso di successo complessivo per i 31 partecipanti che hanno subito il prelievo di sangue è stato dell’87%. 25 persone avevano vene più facili da raggiungere e il tasso di successo è stato del 97%.

All’interno del dispositivo c’è un robot guidato da immagini ultrasoniche che preleva sangue dalle vene. Uno degli sviluppi possibili è un dispositivo completamente integrato che include un modulo per gestire i campioni e un analizzatore del sangue basato su centrifuga. Ciò potrebbe essere utilizzato in ambulanze, sale di emergenza, cliniche, studi medici, ospedali e camere da letto.

La procedura clinica più comune, con oltre 1,4 miliardi di procedure eseguite quotidianamente negli Stati Uniti, è la Venipuntura. Questo è un processo che coinvolge l’inserimento di un ago in una vena per ottenere un campione di sangue o eseguire una terapia endovenosa. Tuttavia, studi precedenti hanno dimostrato che i clinici falliscono nel 27% dei pazienti senza vene visibili, nel 40% dei pazienti senza vene palpabili e nel 60% dei pazienti emaciati.

Con il fallimento ripetuto nell’avvio di una linea di infusione endovenosa aumenta il rischio di flebite, trombosi e infezioni. Ciò potrebbe anche richiedere la mira di vene più grandi nel corpo o arterie, e ciò è più rischioso e costoso. A causa di ciò, la venipuntura è una delle principali cause di lesioni ai pazienti e ai clinici. Altri problemi associati alla difficoltà di accesso alle vene sono che ciò può aumentare il tempo della procedura di fino a un’ora, richiede più personale e i costi stimati sono superiori a 4 miliardi di dollari all’anno negli Stati Uniti.

Josh Leipheimer è uno studente di dottorato in ingegneria biomedica nel laboratorio Yarmush del dipartimento di ingegneria biomedica della School of Engineering della Rutgers University-New Brunswick.

“Un dispositivo come il nostro potrebbe aiutare i clinici a ottenere campioni di sangue in modo rapido, sicuro e affidabile, prevenendo complicazioni e dolori inutili nei pazienti a causa di più inserimenti di aghi”, ha detto Leipheimer.

La squadra spera che il dispositivo possa essere utilizzato in procedure come la cateterizzazione endovenosa, l’accesso venoso centrale, la dialisi e la posizione di linee arteriose. Ora lavoreranno per perfezionare il dispositivo e aumentare il tasso di successo nei pazienti con vene difficili da raggiungere.

Per migliorare le sue prestazioni, i dati saranno presi da questo studio e utilizzati per migliorare l’intelligenza artificiale nel robot.

Gli autori della Rutgers includono Max L. Balter e Alvin I. Chen, entrambi laureati con dottorato; Enrique J. Pantin alla Rutgers Robert Wood Johnson Medical School; Professor Kristen S. Labazzo; e il principale investigatore Martin L. Yarmush, la cattedra Paul e Mary Monroe e professore distinto nel dipartimento di ingegneria biomedica. Lo studio ha anche avuto contributi da un ricercatore alla Icahn School of Medicine al Mount Sinai Hospital.

Il dispositivo appena sviluppato dal team alla Rutgers è solo un altro esempio di come la robotica e l’intelligenza artificiale stanno superando l’industria sanitaria. Questi dispositivi aiuteranno notevolmente coloro che lavorano nel settore sanitario e renderanno le procedure e altre forme di assistenza molto più efficaci.

Alex guida le operazioni giornalistiche di Unite.AI alimentate dall'IA, combinando giornalismo, ricerca e automazione per supportare una copertura tempestiva e scalabile dell'intelligenza artificiale. Il suo lavoro contribuisce a garantire che gli sviluppi emergenti dell'IA vengano evidenziati in modo efficiente, mantenendo gli standard editoriali della pubblicazione.