Hur AI för in en ny era av robotkirurgi

Medicinsk robotteknik introducerades första gången i allmän kirurgi på 1980-talet med laparoskopiska verktyg som möjliggjorde minimalt invasiva procedurer, vilket minskade snittstorleken och återhämtningstiden. Dessa tidiga system utvidgade kirurgernas förmågor, vilket förvandlade den kirurgiska landskapsbilden.

Idag är artificiell intelligens (AI) på väg att införa en ny era av precision och kontroll i operationssalen. Trots denna utveckling förblir robotiska system begränsade till utvalda procedurer, vilket gör att de flesta operationer är beroende av traditionella metoder – och många patienter saknar fördelarna med förbättrad konsekvens och resultat.

Medan medicinteknologin fortsätter att utvecklas, hur kan AI-applikationer inom kirurgisk robotteknik skalas för att omvandla hälsovården på en bredare nivå?

Ökad marknadspotential

Driven av ökat robotiskt VC-finansiering och den digitala transformationen under de senaste fem åren, ser robotindustrin snabbt förbättrade marknadsresultat utan tecken på att avta. I början av året meddelade Nvidia att de avser att öka investeringarna i sin robotutveckling, vilket signalerar en positiv förändring för robotteknikens framtid. Liknande investeringar i robotteknik av stora aktörer kommer att ytterligare förbättra robotteknologin genom datainsamling och maskinlärande, samtidigt som de tillhandahåller ytterligare resurser och insikter.

Ledande företag inom kirurgisk robotteknik, såsom Intuitive Surgical, Medtronic och Stryker, har banat väg för robotassisterad kirurgi för olika procedurer. Sedan introduktionen av da Vinci-systemet för allmän kirurgi år 2000 har Intuitive Surgical fortsatt att iterera sin robotplattform för att utöka sitt utbud till hjärt-, bariatrisk, gynekologisk och thoraxkirurgi, bland annat. Med den massiva antagandet av robotassisterad kirurgi har kirurgisk robotteknik konsekvent antagits i en snabbare takt. Mellan 2012 och 2018 ökade robotassisterade procedurer med 738% inom allmän kirurgi.

Att blicka framåt har kirurgisk robotteknik ännu större marknadspotential och förväntas växa till över 14 miljarder dollar år 2026 – upp från bara över 10 miljarder dollar år 2023. Detta beror främst på ökad tillgång till robotkirurgi, framsteg inom automation och digitala teknologier, samt nya aktörer som syftar till att leverera avancerade medicinska lösningar som utnyttjar kraften hos AI.

Djup teknik

Byggd på skärningspunkten mellan discipliner, djup teknik kombinerar multidisciplinära teknologier som AI, kvantberäkning, bioteknik och robotteknik för att införa en ny era av teknik. Startups som antar en djup teknik i kirurgisk robotteknik skapar innovativa lösningar för framtiden, som kan ses i hälsoteknikutveckling, som kan förbättra patienternas tillgång till kritisk medicinsk vård. Med djup teknik kan kirurgiska procedurer bli fullständigt automatiserade i framtiden, vilket kräver minimal kirurgisk assistans och väsentligt utökar tillgången till behandling.

Nya djup teknik-teknologier inom kirurgisk robotteknik kan ha en varaktig global inverkan. Med cirka två tredjedelar av världens befolkning – 5 miljarder människor – som saknar tillgång till kirurgisk behandling, kan dessa nya modaliteter, som drivs av AI, utöka allmän tillgång och minska gapet i kirurgisk vård.

Sammanfogning av AI och kirurgisk robotteknik

AI har innoverat och förändrat hur vi interagerar med olika teknologier och varandra. Under de senaste fem åren har den transformation som AI har medfört accelererat utvecklingen av robotteknik och skapat ytterligare tillämpningar för AI inom olika modaliteter, inklusive kirurgisk robotteknik.

Här är tre viktiga sätt som AI har en snabb och djupgående inverkan:

1. Inkapslad AI

Tekniken förändrar hur vi interagerar med vår omgivning och de människor som omger oss. Inkapslad AI, som inkluderar autonoma fordon och humanoida robotar, är en sammanslagning av AI med fysiska system för att utföra komplexa uppgifter i verkliga miljöer. När inkapslad AI tillämpas på kirurgisk robotteknik har den potentialen att ha en varaktig inverkan på att förbättra kirurgisk vård och förbättra befintliga tekniker. Inkapslad AI kräver dock betydande mängder verkliga data för att utveckla träningsmodeller, som används för att träna och utöka AI-förmågor och förbättra data-drivna insikter. Tills nyligen har tillgången till stora mängder träningsdata varit något begränsad; dock, allteftersom branschen fortsätter att investera i utbildning och utveckling av AI-modeller, växer de simulerade datapoolerna i en snabbare takt och förbättrar inkapslad AI-funktionalitet.

2. Kontinuerliga datainsikter och vägledning

AI-baserade system kan absorbera och förstå stora mängder information på sekunder – mycket snabbare än den mänskliga hjärnan. Genom att träna maskiner på stora datamängder kan data-drivna insikter informera kirurgiska beslut innan kirurger ens sätter foten i operationssalen. AI-drivna träningsmodeller kan ge kirurger betydande fördelar, eftersom utbildning på datamängder som baseras på tusentals operationer ger kirurger trender och tekniker för att leverera en bättre patientupplevelse, och även tillåter dem att förbereda sig för och förstå komplexiteten i sällsynta eller komplexa fall innan de möter dem i operationssalen. Denna process kan väsentligt accelerera och förkorta den långa inlärningskurvan som kirurger möter när de utbildar sig för att nå toppkirurgisk prestation.

När de tillämpas på realtidsbilder och visualiseringsteknologier kan AI-drivna data också förbättra kirurgers beslutsförmåga under operationer. Genom att ge kirurger insikter för att justera kirurgiska planer under procedurer kan AI-baserade system ge kirurger möjlighet att optimera tekniker och tillvägagångssätt i realtid. Genom AI-drivna bildsystem kan kirurger få avancerad bildanalys och realtids-“kartor” över de kirurgiska områdena. Dessa förstärkta överlagringar kan ge kirurger utökade insikter i det kirurgiska fältet, tillsammans med realtidsfeedback om deras kirurgiska tekniker. Robotkirurgiplattformar ligger i framkant av att integrera denna teknik i operationssalen, med målet att öka kirurgisk precision och resultat.

Dessutom kan AI-baserade system ge värdefull feedback till kirurger om deras prestationer under procedurer – belysande svagheter och styrkor, och föreslår specifika strategier för att förbättra dem. Sådana plattformar kan också rekommendera nya behandlingsplaner baserade på varje patients historia och den specifika procedurens dataanalys, och ge kirurger ytterligare information som kan förbättra ytterligare behandling. AI-plattformar har potentialen att absorbera och anpassa sig till kirurgisk feedback under hela den kirurgiska cykeln (före, under och efter) genom en AI-återkopplingsloop för att öka kirurgers precision och prestation.

3. Ökad noggrannhet och precision

Individuella kirurgiska färdigheter varierar ofta bland kirurger på grund av deras tillgång till toppklassiga möjligheter, från programplacering till kirurgisk mentorstöd. Till exempel har ögonkirurgi en brant inlärningskurva. I genomsnitt tar det minst 15 år av utbildning och kirurgisk erfarenhet att nå toppprestation som ögonkirurg. Med en åldrande befolkning och ett minskande antal kirurger behövs en ny lösning för att minska kirurgens utbildningsperiod och standardisera noggrannheten och precisionen i vården för alla.

Förutom att minska inlärningskurvan för kirurger och låta dem nå toppprestation snabbare, kan introduktionen av AI-baserade plattformar i den kirurgiska processen öka noggrannheten och precisionen och kan förbättra undermåliga resultat. Semi-autonoma och alltmer autonoma funktioner i robotplattformar kan eliminera kirurgens naturliga handskakning och förbättra den övergripande precisionen och noggrannheten, vilket förbättrar kliniska resultat. Dessutom kan AI-baserade system känna igen unika anatomiska strukturer och ge den exakta platsen för snitt och andra kirurgiska steg – särskilt i komplexa procedurer eller anatomiska områden – och kan väsentligt minska frekvensen av kirurgiska fel genom att förbättra rumslig medvetenhet om anatomiska strukturer. Alla kirurger som använder AI-baserade system kommer att kunna ge konsekvent mer precisa vårdförmågor.

När de införs i den kirurgiska processen ger AI-baserade robotplattformar ovärderliga insikter som kan förbättra den övergripande upplevelsen för både patienten och kirurgen.

Slutsats

AI kommer att fortsätta spela en betydande roll i att främja hälsovården i framtiden. Att införa avancerad AI-teknik i våra hälsovårdstjänster, såsom elektronisk filhantering, diagnostik och hälsomonitorering och spårning, samt kirurgisk vård, är avgörande. Genom att göra detta kan vi förbättra den övergripande patient- och kirurgupplevelsen.

I kirurgisk robotteknik accelererar AI teknologins transformation och patientens tillgång till konsekvent, högkvalitativ vård. Framsteg inom robotteknik, kombinerat med AI och automation, kommer att fortsätta att införa nya tillämpningar, skapa en högre nivå av standardiserad vård och lansera hälsovårdens kvalitet och tillgång till nya höjder.