로보틱스 및 피지컬 AI

원격로봇 시스템, 뇌졸중 환자 원격 치료를 돕다

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MIT의 엔지니어가 개발한 새로운 원격로봇 시스템은 뇌졸중이나 동맥류를 앓고 있는 환자를 원격으로 치료할 수 있다. 이 시스템은 외과 의사가 병원에서 조이스틱을 사용하여 다른 위치에 있는 로봇 팔을 제어할 수 있다. 이를 통해 외과 의사는 뇌 기능을 유지하고 생명을 구하기 위해 필요한 중요한 시간 창을 이용하여 환자를 치료할 수 있다.

이 연구는 Science Robotics에 발표되었다.

로봇 시스템의 움직임은 자석을 통해 제어되며 원격으로 혈管 내부 절차를 지원하도록 설계되었다. 이러한 절차는 일반적으로 외과 의사가 혈栓에 도달하기 위해 얇은 와이어를 수동으로 안내해야 한다.

이 접근 방식의 문제 중 하나는 신경혈管 외과 의사가 일반적으로 주요 의료 기관에 기반을 두고 있기 때문에 원격 지역에서 필요할 때 운영하기 어렵다는 것이다.

원격 운영 활성화

MIT 팀에 따르면 이 로봇 시스템은 작은 병원에 설치될 수 있으며 훈련된 외과 의사가 더 큰 의료 기관에서 원격으로 제어할 수 있다. 시스템에는 의료급 로봇 팔에 자석이 부착되어 있다. 조이스틱과 실시간 영상은 운영자가 자석의 방향을 조정하고 로봇 팔을 조작하여 혈管을 통해 얇은 자석 와이어를 안내할 수 있다.

테스트 단계에서는 뇌의 혈管을 복제한 투명 모델을 사용했으며, 신경외과 의사는 로봇의 팔을 원격으로 제어하여 와이어를 목표 위치로 안내할 수 있었다. 이를 달성하기 위해 1시간의 훈련이 필요했다.

Xuanhe Zhao는 MIT의 기계공학 및 토목환경공학 교수이다.

“우리는 환자가 시골 지역에서 큰 도시로 옮겨가지 않고 현지 병원에서 이 시스템을 설정할 수 있을 것이라고 상상한다. 주요 의료 센터의 신경외과 의사는 환자의 실시간 영상을 시청하고 로봇을 사용하여 그 황금 시간에 운영할 수 있다. 그것이 우리의 미래 꿈이다”라고 Zhao는 말한다.

로봇 시스템은 혈管 내부 수술에서 보조 기술로 점점 더 연구되고 있다.

Yoonho Kim은 이 연구의 주요 저자이다.

“하지만 외과 의사와 같은 수준의 복잡성을 가진 로봇을 구현하는 것은 어렵다”라고 Kim은 말한다. “우리의 시스템은 근본적으로 다른 메커니즘을 기반으로 한다”.

시스템 테스트

로봇 시스템은 MGH의 카테터 랩에서 테스트되었으며, 이는 혈管 내부 절차에서 사용되는 운영실이다. 시스템은 혈管의 실제 크기 실리콘 모델과 함께 설치되었다. 조이스틱은 모델의 실시간 영상을 표시하는 모니터와 함께 설정되었으며, 운영자는 조이스틱을 사용하여 와이어를 원격으로 안내할 수 있다.

팀은 시스템을 사용하여 어려운 영역에 있는 모의 혈栓을 제거했다. 와이어를 혈栓에 안내한 후, 외과 의사는 표준 혈管 내부 방법을 사용하여 미세 카테터를 와이어를 따라 혈栓 위치로 안내했다. 그런 다음 와이어를 다시 뽑았다.

“자석 가이드 와이어의 주요 목적은 표적 위치에 빠르고 안전하게 도달하여 표준 장치를 사용하여 치료제를 전달할 수 있도록 하는 것이다”라고 Kim은 말한다. “우리의 시스템은 경로를 찾는 도구와 같다”.

Kim은 이 새로운 시스템이 환자가 중요한 시간 동안 치료를 받을 수 있도록 도와줄 것이라고 희망한다. 그는 또한 이 시스템이 다른 혈管 절차를 수행하는 동안 X선 영상에서 방사선에 노출되는 외과 의사에게도ประโยชน을 줄 수 있다고 믿는다.

“신경외과 의사는 로봇을 다른 방이나 도시에서 운영할 수 있으며, X선에 반복적으로 노출되지 않는다”라고 Zhao는 말한다. “우리는 이 기술이 세계 보건에 미치는 잠재적인 영향에 대해 진정으로 흥奮한다. 뇌졸중은 사망과 장기 장애의 주요 원인 중 하나이기 때문이다”.

이 연구의 다른 공동 저자로는 MIT의 Emily Genevriere와 Jaehun Choe, MGH의 Pablo Harker, Robert Regenhardt, Justin Vranic, Adam Dmytriw, Amal Patel, 및 Philips Research North America의 Marcin Balicki가 있다.

Alex는 Unite.AI의 AI 기반 뉴스 운영을 이끌며, 저널리즘, 연구 및 자동화를 결합해 인공지능에 대한 시기적절하고 확장 가능한 보도를 지원합니다. 그의 작업은 새로운 AI 개발이 효율적으로 조명되도록 하면서도 출판물의 편집 기준을 유지하도록 돕습니다.