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Dr. James Tudor, MD, VP of AI at XCath – ์ธํฐ๋ทฐ ์๋ฆฌ์ฆ
Dr. James Tudor, MD,는 XCath의 로봇 시스템에 AI를 통합하는 것을 주도합니다. 기술과 의학의 융합에 대한 열정으로驱動되어, 그는 실제로 일하는 방사선과 전문의, 베이ラー 의과대학의 방사선과 조교수, 및 AI 연구자로서의 역할을 열정적으로 균형을 잡습니다.
2017년에 설립된 XCath는 의료 로봇공학, 나노 로봇공학, 및 재료 과학의 발전에 중점을 둔 스타트업입니다. 이 회사는 뇌혈관 질환 및 기타 심각한 의료 조건을 치료하기 위한 차세대 내강 로봇 시스템 및 조종 가이드 와이어를 개발합니다.
Dr. Tudor, 방사선과 분야에서 AI와 의학의 교차점에 대한 관심이 처음 어떻게 시작되었나요?
2016년에, 나는 방사선과 레지던시를 시작할 때, DeepMind의 AlphaGo가 세계 챔피언 고 선수 Lee Sedol을 이겼습니다. AlphaGo가 고 게임의 방대한 복잡성을 압축하고 추상화하는 능력은私の 상상력을 자극했습니다. 방사선과 및 의학 전체에서 AI의 잠재력을 변혁하는 것에 대한 흥분으로,私は AI에 대해 열심히 공부했습니다. 레지던시 동안,私は 밤과 주말에 AI 프로젝트를했습니다.
XCath의 AI 부문 VP가 되는 과정에서 어떤 경험이 있었나요? 의료 로봇공학에서 AI 통합을 추구하게 된 동기는 무엇인가요?
私の 경력 경로는 예상치 못한 방향으로 진행되었습니다. 방사선과 레지던시를 마친 후,私は AI와 그 商業적 응용에 더 많은 시간을 할애하고 싶었습니다.私は 에두아르도 폰세카가 설립한 피트니스 로봇공학 스타트업에加入했습니다. 에두아르도는 현재 XCath의 CEO입니다. 이는 형성적인 경험이었지만,私は 그것이 뇌졸중 치료를 위한遠程 로봇 수술로 이어질 것이라고는 예상하지 못했습니다.
약 10년 전, 급성 뇌졸중 치료에서 혁명이 발생했습니다. 표준 치료는 혈栓을 녹이는 약물 tPA였습니다. 2015년에 임상 시험에서 뇌혈관 내의 작은 가이드 와이어와 카테터를 통해 혈栓을 직접 제거하는 절차인 기계적 혈栓 제거술의 우수성을 입증했습니다. 이 절차는 큰 혈관 뇌졸중에서 뚜렷한 효과가 있지만, 미국 인구의 약 40%만이 이를 접할 수 있습니다. 전 세계적으로는 접근성이 더욱 낮습니다. XCath의 사명은 허브와 스포크 모델을 통해遠程 로봇 수술을 통해 전문가가遠距離에서 뇌졸중 치료를 제공할 수 있도록 접근성을 높이는 것입니다.
에두아르도는遠程 로봇 시스템의 안전성을 높이는 데 AI가 어떻게 기여할 수 있는지 물었습니다.私は 몇 주 동안 깊이 연구하고, 간여와 로봇에 대해 배우고, 에두아르도와 대화했습니다. 사명과 인도적 영향은如此 매력적이었습니다.私は 그 호출에 응답해야 했습니다.
학술 방사선과 전문의로서의 경험은 의료 기기에서 AI를 통합하는 데 어떻게 영향을 주었나요?
방사선과 레지던트를 가르치는 것은 복잡한 아이디어를 명확하게 설명하는私の 능력을 키웠습니다. 이는 AI 기술과 의료 현실 세계에서의 적용 간의 간격을 메우는 데 중요합니다. 또한, 임상가들이 직면하는 도전을 이해하는 데 도움이 되며, 임상적으로 실제적이고 사용자 친화적인 AI 솔루션을 설계하는 데 도움이 됩니다.
XCath의 AI 부문 VP로서, 로봇 시스템에 AI를 통합하는 과정에서 어떤 어려움을 겪었나요? 어떻게 그것을 극복했나요?
의료 로봇공학에 AI를 통합하는 것은 U자형 도전입니다. 가장 큰 어려움은 데이터를 수집하고 관리하는 초기 단계와 임베디드 소프트웨어 패키지에 통합하는 최종 단계에 있습니다. 실제로 AI 모델을 훈련하는 것은 상대적으로 간단합니다.
의료 데이터를 수집하는 것은 어려울 수 있지만,幸い히 우리는 우수한 이미지 공유 파트너십을 설립할 수 있었습니다. 임상에서 사용할 수 있도록 모델을 구현하는 것은 여러 팀의 노력을 조율하는 것을 필요로 합니다. 이는 AI, 품질, 소프트웨어, UI/UX, 및 로봇 공학자 팀이 모두 임상 팀과 지속적으로 검증하여 솔루션이 유용하고 효과적인지 확인하는 것을 의미합니다. 많은 부분이 움직이고 있기 때문에, 궁극적으로 성공은 헌신적이고 고성능의 팀이 빈번하게 의사소통하고 효과적으로 협력하는 데 달려 있습니다.
XCath의 내강 로봇 시스템의 능력을 향상시키는 데 AI가 어떻게 기여하는지 설명해 주시겠습니까? AI는 환자 결과를 개선하는 데 어떤 역할을 하나요?
AI 알고리즘은 상시 교사 및 보조자가 될 수 있습니다. 이는 제공자의 인지 부담을 감소시키고 모든 제공자를 세계 수준의 치료를 제공하도록 합니다. AI는 수술 중 및 수술 후 피드백을 제공하여 내강 로봇의 훈련 및 채택 과정을 가속화할 수 있습니다. 우리는 시스템을如此 효과적이고 접근성이 좋게 만들려고 합니다. 이를 통해 다른 혈관 전문가들도 로봇을 사용하여 급성 뇌졸중 치료를 제공할 수 있습니다.
또한, 로컬에 임베디드된 알고리즘은 사이버 공격 및 네트워크 장애로부터의 추가적인 안전성을 제공할 수 있습니다. 이는 예상되는 절차 경로를 예측하고, 예상치 못한 경우에 절차를 일시 중지할 수 있습니다.
최종적으로, 우리는 간여를 제어하지 않으려고 합니다. 그러나 그들의 능력을 강화하여 모든 환자가 세계 수준의 치료를 받을 수 있도록 합니다.
XCath의 AI 주도 기술은 내강 수술 중에 인간의 혈관을 탐색하는 복잡성을 어떻게 해결하나요?
XCath의 내강 로봇 시스템은 정밀 의학의 주요 발전을 나타냅니다. 이는 인체의 복잡한 혈관을 서브 밀리미터 정확도로 탐색하도록 설계되었습니다. 시스템은 다양한 내강 기기의 제어를 직관적인 콘솔을 통해 향상시킵니다.
또한, XCath의 ElectroSteer Deflectable Guidewire System은 세계 최초의 전자 제어 가이드 와이어입니다. 이는 복잡한 혈관 해부학 및 도전적인 혈관 각도에 대한 탐색을 위한 설계되었습니다.
AI는 또한 로컬에 임베디드된 컴퓨터 비전 및 경로 계획 모델을 통해 탐색 능력을 향상시킵니다. 이러한 모델은 절차 중에 실시간 이미지 분석 및 강화와 함께 간여의 인지 부담을 감소시키는 데 중요한 역할을 합니다.
XCath는 최근에 텔레로봇 기계적 혈栓 제거 데모를 성공적으로 수행했습니다. 이 절차에서 AI의 역할에 대해 어떤 통찰을 얻었나요?
우리는 이전 버전의 로봇을 사용하여 이 획기적인 성과를 달성했습니다. 따라서 AI는 역할을 하지 않았습니다. 그러나 이는 텔레로봇 수술의 기초를 마련하는 놀라운 里程碑입니다.
이 라이브 데모에서, Dr. Vitor Pereira는 아부다비에서 시뮬레이션된 환자에게서 한국에서 뇌혈栓을 제거했습니다. 우리는 텔레로봇 데모의 결과에 대해 매우 흥奮했습니다. 이는 아부다비에 있는 로봇 컨트롤러와 한국에 있는 로봇 기기 사이에 낮은 지연 시간과 안정적인 연결을 발견했습니다. 우리는 지역 로봇 텔레스토크 네트워크를 예측하지만, 우리는 기술의 능력을 보여주기 위해 극단적으로 갔습니다.
급성 신경혈관 질환의 치료에서 텔레로봇 수술의 미래는 무엇이라고 생각하나요? XCath는 이 분야에서 선도적인 역할을 하기 위해 어떻게 준비하고 있나요?
의료 시나리오에서 텔레로봇 수술의 필요성을 정당화하는 것은 어려울 수 있습니다. 특히, 외과수가 즉시 사용 가능하거나 환자 이송이 가능할 때는 더욱如此합니다. 그러나 뇌졸중 치료와 같은 경우에서, जह에 每分마다 세포가 빠르게 손실되고, 텔레로봇 개입은 매우 중요합니다.
XCath는 텔레로봇 수술을 선도하는 데 유일하게 위치하고 있습니다. 초기에는 뇌졸중 치료에 중점을 둘 것입니다. 우리의 접근 방식은 전문적인 치료에 접근성이 제한된 지역에서의 급성 개입의 필요성을 해결합니다. 일旦 우리는 이 도전을 성공적으로 해결하면,私は 다른 시간 민감한 의료 비상 사태에서 텔레로봇 솔루션으로 이어질 것이라고 믿습니다. 또한, 로봇의 극단적인 정밀도는 로봇을 로컬에서 사용하여 기술적으로 어려운 수술, chẳng hạn như 동맥류 수술을 수행하는 데 잠재력이 있습니다.
의료 분야에서 로봇 시스템 및 최소 침습적 절차와 관련하여 AI의 미래는 어떻게 될까요?
AI는 의료 분야를 혁신할 수 있는巨大的 잠재력을 가지고 있습니다. 초기 AI 응용 프로그램의 물결은 주로 분류 및 효율성 개선에 중점을 두었습니다. 우리는 방사선과, 특히緊急 사례를 표시하거나 측정을 자동화하는 분야에서重大한 발전을 보았습니다.私は 또한 의료 기록 자동 문서화에 대해 매우 흥奮합니다. 현재의 도전은 의사가 컴퓨터 앞에서 더 많은 시간을 보낸다는 것입니다.私は 시스템이 실시간으로 환자 상호 작용이나 수술을 문서화할 수 있을 것으로 예상합니다. 이를 통해 의사의 귀중한 시간을 해방시킬 수 있습니다. 로봇 분야에서, AI는 보조 및 감시를 지원하여 치료의 일관성과 품질을 향상시킬 것입니다.
예측 가능한 미래에서, AI는 외과수를 대체하지 않을 것입니다. 로봇 시스템에서 평행 자율성을 구현하는 것은 절차의 안전성과 효율성을 크게 향상시킬 것입니다.
AI 연구에 깊이 관여하신 분으로서, 의료 기기 개발에 가장 큰 영향을 미칠 AI의 발전은 무엇이라고 생각하나요?
최근 몇 년 동안, 우리는 FDA 승인을 받은 감독된 深層 학습 모델의 물결을 목격했습니다. 이러한 모델은 의료 분야를 변革하는 약속을 이제 막 시작하고 있습니다. 생성 AI 응용 프로그램의 물결이 다음 몇 년 동안 지배할 것입니다. 대리 AI는 아직 초기 단계에 있지만, 훨씬 더 큰 잠재력을 가지고 있습니다. AI는 빠르게 발전하고 있으므로, 우리는 실시간으로 진단 및 치료할 수 있는 다중 에이전트 시스템을 볼 것입니다. 이러한 에이전트의 행동은 불투명하고 확률적이므로, 추가적인 규제 장벽이 있을 것입니다. 그러나全球적인 필요는 이러한 다중 에이전트 AI 의료 기기의 채택을 추진할 것입니다. 르완다에서, Zipline 회사는 의료 물자를 전달하기 위해 비행 드론을 사용하고 있습니다. 이러한 지역에서 의료 자원이 부족한 경우, 위험/이익 비율은 매우 다를 것입니다. 따라서,它们는 다중 에이전트 AI 의료 기기의 배치를 선도할 것입니다.
멋진 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 XCath를 방문할 수 있습니다.
