Gezondheidszorg

Team Ontwikkelt Bloedmonsterautomatie-robot

mm
Voeg Unite.AI toe aan je voorkeursbronnen op Google

Een bloedmonsterautomatie-robot, die even goed of beter presteert dan mensen, is ontwikkeld door een team aan de Rutgers Universiteit. Het werd getest tijdens de eerste menselijke klinische proef van een geautomatiseerd bloedafname- en testapparaat.

Omdat het apparaat snellere resultaten kan leveren, hoeven zorgprofessionals niet zo veel tijd te besteden aan bloedmonsterneming. Dit zou hen in staat stellen om zich meer te concentreren op de behandeling van patiënten in ziekenhuizen en andere instellingen.

De resultaten werden gepubliceerd in het tijdschrift Technology, en waren vergelijkbaar met of overtroffen de klinische normen. Het totale succespercentage voor de 31 deelnemers die bloedmonsters hadden afgenomen, was 87%. 25 mensen hadden gemakkelijker toegankelijke aders, en het succespercentage was 97%.

Binnen het apparaat zit een ultrasound-begeleide robot die bloed uit aders monstert. Een van de mogelijke ontwikkelingen is een volledig geïntegreerd apparaat dat een module bevat om monsters te verwerken en een centrifuge-gebaseerde bloedanalyser. Dit kan worden gebruikt in ambulances, spoedeisende hulp, klinieken, artsenpraktijken, ziekenhuizen en bij bed.

De meest voorkomende klinische procedure, die meer dan 1,4 miljard keer per dag in de Verenigde Staten wordt uitgevoerd, is Venipuncture. Dit is een proces dat het inbrengen van een naald in een ader omvat om een bloedmonster te nemen of om intraveneuze therapie uit te voeren. Eerdere studies hebben echter aangetoond dat klinici in 27% van de patiënten zonder zichtbare aders, 40% van de patiënten zonder voelbare aders en 60% van de uitgemergde patiënten falen.

Het herhaalde falen om een intraveneuze lijn te starten, verhoogt het risico op flebitis, trombose en infecties. Het kan ook het richten op grote aders in het lichaam of slagaders vereisen, en dit is riskanter en duurder. Vanwege dit is venipuncture een van de belangrijkste oorzaken van letsel bij patiënten en klinici. Andere problemen die verband houden met moeilijk toegankelijke aders, zijn dat het de proceduretijd kan verlengen met maximaal een uur, het meer personeel vereist en de geschatte kosten meer dan 4 miljard dollar per jaar in de Verenigde Staten bedragen.

Josh Leipheimer is een promovendus in de biomedische technologie in het Yarmush-laboratorium in de afdeling biomedische technologie van de School of Engineering aan de Rutgers Universiteit-New Brunswick.

“Een apparaat zoals het onze kan clinicians helpen om bloedmonsters snel, veilig en betrouwbaar te nemen, waardoor onnodige complicaties en pijn bij patiënten door meerdere naaldinbrengingen worden voorkomen”, zei Leipheimer.

Het team hoopt dat het apparaat uiteindelijk kan worden gebruikt bij procedures zoals intraveneuze katheterisatie, centrale veneuze toegang, dialyse en het plaatsen van arteriële lijnen. Zij zullen nu werken aan het verfijnen van het apparaat en het verhogen van het succespercentage bij patiënten met moeilijk toegankelijke aders.

Om de prestaties te verbeteren, zal gegevens uit deze studie worden gebruikt om de kunstmatige intelligentie in de robot te verbeteren.

De medeauteurs van Rutgers zijn Max L. Balter en Alvin I. Chen, beiden afgestudeerd met een doctoraat; Enrique J. Pantin aan de Rutgers Robert Wood Johnson Medical School; Professor Kristen S. Labazzo; en de hoofdonderzoeker Martin L. Yarmush, de Paul en Mary Monroe-leerstoel en Distinguished Professor in de afdeling Biomedische Technologie. De studie had ook bijdragen van een onderzoeker aan de Icahn School of Medicine at Mount Sinai Hospital.

Het nieuw ontwikkelde apparaat door het team aan Rutgers is nog een voorbeeld van hoe robotica en kunstmatige intelligentie de zorgsector overnemen. Deze apparaten zullen een grote hulp zijn voor degenen die in de zorg werken, en ze zullen procedures en andere vormen van zorg veel succesvoller maken.

Alex leidt de door AI‑aangedreven nieuwsoperaties van Unite.AI, waarbij journalistiek, onderzoek en automatisering worden gecombineerd om tijdige en schaalbare berichtgeving over kunstmatige intelligentie te ondersteunen. Zijn werk helpt ervoor te zorgen dat opkomende AI‑ontwikkelingen efficiënt onder de aandacht worden gebracht, terwijl de redactionele normen van de publicatie worden gehandhaafd.