Jak AI wprowadza nową erę chirurgii robotycznej

Chirurgia robotyczna wkroczyła do ogólnej chirurgii w latach 80. z narzędziami laparoskopowymi, które umożliwiły minimalnie inwazyjne procedury, redukując rozmiar nacięć i czas rekonwalescencji. Te wczesne systemy rozszerzyły możliwości chirurgów, przekształcając krajobraz chirurgiczny.

Dziś sztuczna inteligencja (AI) wprowadza nową erę precyzyjności i kontroli w sali operacyjnej. Mimo tego postępu, systemy robotyczne pozostają ograniczone do wybranych procedur, pozostawiając większość operacji zależnych od tradycyjnych metod — i wielu pacjentów bez korzyści zwiększonej spójności i wyników.

Gdy technologia medyczna nadal ewoluuje, jak aplikacje AI w robotyce chirurgicznej mogą skalować się, aby przekształcić opiekę zdrowotną na szerszym poziomie?

Zwiększony potencjał rynkowy

Zasilany zwiększonym finansowaniem VC dla robotyki i cyfrową transformacją ostatnich pięciu lat, przemysł robotyczny doświadcza szybko postępujących wyników rynkowych bez żadnych oznak spowolnienia. Na początku tego roku Nvidia ogłosiła zamiar zwiększenia inwestycji w rozwój robotów, co sygnalizuje pozytywny zwrot dla przyszłości robotyki. Podobne inwestycje w robotykę przez duże firmy będą dalej rozwijać technologię robotyczną poprzez gromadzenie danych i uczenie maszynowe, dostarczając dodatkowe zasoby i wglądy.

Liderzy przemysłu robotyki chirurgicznej, tacy jak Intuitive Surgical, Medtronic i Stryker, byli pionierami w dziedzinie operacji z użyciem robotów dla różnych procedur. Od wprowadzenia systemu da Vinci do chirurgii ogólnej w 2000 roku, Intuitive Surgical kontynuował rozwój swojej platformy robotycznej, aby rozszerzyć swoją ofertę na operacje kardiochirurgiczne, bariatryczne, ginekologiczne i torakochirurgiczne, wśród innych. Z masowym przyjęciem operacji z użyciem robotów, robotyka chirurgiczna jest coraz częściej przyjmowana w szybszym tempie. Między 2012 a 2018 rokiem procedury z użyciem robotów wzrosły 738% w chirurgii ogólnej.

Spójrzając w przyszłość, robotyka chirurgiczna ma jeszcze większy potencjał rynkowy i ma szansę wzrosnąć do ponad 14 miliardów dolarów do 2026 roku — z tylko nieco ponad 10 miliardami dolarów w 2023 roku. Jest to głównie spowodowane większym dostępem do procedur chirurgicznych z użyciem robotów, postępem w automatyzacji i technologiach cyfrowych oraz nowymi graczami, którzy mają na celu dostarczyć innowacyjne rozwiązania medyczne, wykorzystujące moc AI.

Podejście deep tech

Zbudowane na skrzyżowaniu dyscyplin, deep tech łączy technologie wielodyscyplinarne, takie jak AI, komputery kwantowe, biotechnologia i robotyka, aby wprowadzić nową erę technologii. Start-upy przyjmujące podejście deep tech w chirurgii robotycznej tworzą innowacyjne rozwiązania dla przyszłości, jak można zobaczyć w rozwoju healthtech, który może poprawić dostęp pacjentów do krytycznej opieki medycznej. Z rozwojem deep tech, procedury chirurgiczne mogą stać się w pełni zautomatyzowane w przyszłości, wymagając minimalnej pomocy chirurga i znacznie zwiększając dostęp do leczenia.

Pojawiające się technologie deep tech w robotyce chirurgicznej mogą mieć trwały wpływ na cały świat. Z około dwoma trzecimi światowej populacji — 5 miliardów ludzi — pozbawionymi dostępu do leczenia chirurgicznego, te nowe modalności, napędzane przez AI, mogą zwiększyć ogólny dostęp i zamknąć lukę w opiece chirurgicznej.

Lączenie AI i robotyki chirurgicznej

AI zrewolucjonizowała i zmieniła sposób, w jaki wchodzimy w interakcje z różnymi technologiami i sobą nawzajem. W ciągu ostatnich pięciu lat transformacja spowodowana przez AI przyspieszyła rozwój robotyki i stworzyła dodatkowe aplikacje AI w różnych modalnościach, w tym w chirurgii robotycznej.

Oto trzy podstawowe sposoby, w jakie AI ma szybki i głęboki wpływ:

1. Embodied AI

Technologia zmienia sposób, w jaki wchodzimy w interakcje ze środowiskiem i ludźmi wokół nas. Embodied AI, który obejmuje pojazdy autonomiczne i roboty humanoidowe, jest połączeniem AI z systemami fizycznymi w celu wykonania złożonych zadań w środowiskach rzeczywistych. Gdy embodied AI jest stosowany w robotyce chirurgicznej, ma potencjał, aby mieć trwały wpływ na poprawę opieki chirurgicznej i doskonalenie istniejących technik. Jednak embodied AI wymaga znacznych danych ze świata rzeczywistego, aby rozwijać modele symulacji szkoleniowych, które są używane do szkolenia i rozwijania możliwości AI oraz poprawy wglądów opartych na danych. Do niedawna dostęp do dużych ilości danych szkoleniowych był w pewnym stopniu ograniczony; jednakże, gdy przemysł nadal inwestuje w szkolenie i rozwój modeli AI, symulowane puli danych rosną w szybszym tempie i poprawiają funkcjonalność embodied AI.

2. Ciągłe wglądy i wskazówki danych

Systemy oparte na AI mogą absorbować i rozumieć duże ilości informacji w sekundach — znacznie szybciej niż ludzki mózg. Dzięki szkoleniu maszyn na dużych zbiorach danych, wglądy oparte na danych mogą informować decyzje chirurgiczne, zanim chirurdzy nawet wejdą do sali operacyjnej. Symulacje szkoleniowe oparte na AI mogą znacznie przynieść korzyści chirurgom, ponieważ szkolenie na zbiorach danych opartych na tysiącach operacji dostarcza chirurgom trendów i technik, aby dostarczyć lepsze doświadczenie pacjenta, oraz pozwala im przygotować się do i zrozumieć złożoność rzadkich lub skomplikowanych przypadków, zanim spotkają się z nimi w sali operacyjnej. Ten proces może znacznie przyspieszyć i skrócić długi okres uczenia się, jaki chirurdzy mają, gdy szkolą się, aby osiągnąć szczytowy poziom wydajności chirurgicznej.

Gdy stosowane są do obrazowania i wizualizacji w czasie rzeczywistym, dane AI mogą również poprawić możliwości decyzyjne chirurgów podczas operacji. Dostarczając chirurgom wglądy, aby dostosować plany operacyjne podczas procedur, systemy oparte na AI mogą umożliwić chirurgom optymalizację technik i podejść w czasie rzeczywistym. Za pomocą systemów obrazowania AI, chirurdzy mogą otrzymać zaawansowaną analitykę obrazowania i trójwymiarowe “mapy” pola operacyjnego. Te nakładki mogą dać chirurgom rozszerzone wglądy w pole operacyjne oraz informacje zwrotne w czasie rzeczywistym na temat ich technik chirurgicznych. Platformy chirurgii robotycznej są na czele integracji tej technologii w sali operacyjnej, z celem zwiększenia precyzyjności i wyników chirurgicznych.

Ponadto, dostarczając informacje zwrotne po operacji, systemy oparte na AI mogą dostarczyć cenną informację zwrotną chirurgom na temat ich wydajności podczas procedur — podkreślając słabości i siły, oraz sugerując konkretną strategię, aby je poprawić. Takie platformy mogą również rekomendować nowe plany leczenia na podstawie historii pacjenta i analizy danych procedury, oraz umożliwić chirurgom dodatkową informację, która może poprawić dalsze leczenie. W ten sposób platformy AI mają potencjał, aby absorbować i adaptować informację zwrotną chirurgiczną w pełnym cyklu chirurgicznym (przed, podczas i po) za pomocą pętli informacji zwrotnej AI, aby zwiększyć precyzyjność i wydajność chirurgów.

3. Zwiększona dokładność i precyzyjność

Umiejętności chirurgiczne często różnią się wśród chirurgów ze względu na ich dostęp do najlepszych możliwości, od lokalizacji programu do dostępu do mentorów chirurgicznych. Na przykład, dziedzina oftalmologii ma stromą krzywą uczenia się. Średnio 15 lat szkolenia i doświadczenia chirurgicznego jest wymaganych, aby osiągnąć szczytowy poziom wydajności jako chirurg oftalmologiczny. Z rosnącą populacją starzejących się ludzi i malejącą liczbą chirurgów, potrzebne jest nowe rozwiązanie, aby zmniejszyć okres szkolenia chirurga i standaryzować dokładność i jakość opieki.

Oprócz redukcji krzywej uczenia się dla chirurgów i umożliwienia im osiągnięcia szczytowego poziomu wydajności szybciej, wprowadzenie platform opartych na AI do procesu chirurgicznego może zwiększyć dokładność i precyzyjność i może poprawić wyniki poniżej optymalnych. Półautonomiczne i coraz bardziej autonomiczne funkcje w platformach robotycznych mogą wyeliminować naturalny drżenie ręki chirurga i poprawić ogólną precyzyjność i dokładność, poprawiając tym samym wyniki kliniczne. Ponadto, zdolność systemów opartych na AI do rozpoznawania unikalnych struktur anatomicznych i wskazywania dokładnej lokalizacji nacięć i innych kroków chirurgicznych — szczególnie w złożonych procedurach lub obszarach anatomicznych — może znacznie zmniejszyć częstotliwość błędów chirurgów, poprawiając świadomość przestrzenną struktur anatomicznych. W ten sposób wszyscy chirurdzy korzystający z systemów opartych na AI będą mogli dostarczyć spójną i lepszą opiekę.

Podsumowanie

AI będzie nadal odgrywać znaczącą rolę w rozwoju opieki zdrowotnej w przyszłości. Włączenie zaawansowanych technologii AI do naszych usług zdrowotnych, takich jak elektroniczne pliki, diagnostyka i monitorowanie zdrowia, a także opieka chirurgiczna, jest niezbędne. Dzięki temu możemy poprawić ogólne doświadczenie pacjenta i chirurga.

W chirurgii robotycznej AI przyspiesza transformację technologii i dostęp pacjentów do spójnej, wysokiej jakości opieki. Postępy w robotyce, połączone z AI i automatyzacją, będą nadal wprowadzać nowe aplikacje, tworząc wyższy poziom standaryzowanej opieki i wprowadzając jakość i dostęp do opieki zdrowotnej na nowe wysokości.