Hur AI för in en ny era av robotkirurgi

Medicinsk robotik introducerades i allmän kirurgi på 1980-talet med laparoskopiska verktyg som möjliggjorde minimalt invasiva ingrepp, vilket minskade snittstorleken och återhämtningstiden. Dessa tidiga system utvidgade kirurgernas förmågor och förvandlade det kirurgiska landskapet.

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

Medan den medicinska tekniken fortsätter att utvecklas, hur kan AI-tillämpningar inom kirurgisk robotik skalas för att förvandla hälso- och sjukvården på en bredare nivå?

Ökad marknadspotential

Driven av ökat robotiskt VC-finansiering och den digitala transformationen under de senaste fem åren, ser robotikindustrin 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 utveckling för robotikens framtid. Liknande investeringar i robotik från stora aktörer kommer att ytterligare förbättra robottekniken genom datainsamling och maskinlärande, samtidigt som de tillhandahåller ytterligare resurser och insikter.

Kirurgisk robotikindustrins ledare, såsom Intuitive Surgical, Medtronic och Stryker, har banat väg för robotassisterad kirurgi för olika ingrepp. Sedan de introducerade sitt da Vinci-system för allmän kirurgi 2000, har Intuitive Surgical fortsatt att iterera sitt robotiska plattform för att utöka sitt utbud till hjärt-, bariatrisk, gynekologisk och thoraxkirurgi, bland annat. Med den massiva antagandet av robotassisterad kirurgi, har kirurgisk robotik konsekvent antagits i en snabbare takt. Mellan 2012 och 2018 ökade robotassisterade ingrepp med 738% inom allmän kirurgi.

Att blicka framåt, har kirurgisk robotik ännu större marknadspotential och förväntas växa till över 14 miljarder dollar 2026 – från bara över 10 miljarder dollar 2023. Detta beror främst på ökad tillgång till robotkirurgi, framsteg inom automatisering och digitala tekniker, samt nya aktörer som syftar till att leverera banbrytande medicinska lösningar som utnyttjar kraften i AI.

Djup teknikansats

Byggd på skärningspunkten mellan discipliner, förenar djup teknik multidisciplinära tekniker som AI, kvantberäkning, bioteknik och robotik för att införa en ny era av teknik. Startups som antar en djup teknikansats inom kirurgisk robotik skapar innovativa lösningar för framtiden, som kan ses i healthtech-utveckling, som kan förbättra patienternas tillgång till kritisk medicinsk vård. Med djup teknikutveckling kan kirurgiska ingrepp bli fullständigt automatiserade längre fram, vilket kräver minimal kirurgisk assistans och väsentligt utökar tillgången till behandling.

Nya djup tekniktekniker inom kirurgisk robotik 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 robotik

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

Här är tre viktiga sätt som AI har en snabb och djup 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 robotik, 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 industrin fortsätter att investera i utvecklingen 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 operationsrummet. AI-drivna träningsmodeller kan betydligt gynna kirurger, eftersom träningsmodeller som baseras på tusentals operationer ger kirurger trender och tekniker för att leverera en bättre patientupplevelse, och låter dem också förbereda sig för och förstå komplexiteterna i sällsynta eller komplexa fall innan de möter dem i operationsrummet. Denna process kan betydligt påskynda och förkorta den långa inlärningskurva som kirurger står inför när de tränar för att nå toppkirurgisk prestanda.

När de tillämpas på realtidsbilder och visualiseringstekniker, kan AI-drivna data också förbättra kirurgers beslutsförmåga under operationer. Genom att ge kirurger insikter för att justera kirurgiska planer under ingrepp, 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-3D-“kartor” över de kirurgiska områdena. Dessa förstärkta överlagringar kan ge kirurger utökade insikter i det kirurgiska fältet, tillsammans med realtidsåterkoppling om deras kirurgiska tekniker. Robotkirurgiplattformar är i framkanten av att integrera denna teknik i operationsrummet, med målet att öka kirurgisk precision och resultat.

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

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 toppprestanda som ögonkirurg. Med en åldrande befolkning och ett minskande antal kirurger, behövs en ny lösning för att minska kirurgens utbildningstid och standardisera noggrannheten och precisionen i vården för alla.

Utöver att minska inlärningskurvan för kirurger och låta dem nå toppprestanda snabbare, kan införandet 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 systemets förmåga att känna igen unika anatomiska strukturer och ge den exakta platsen för snitt och andra kirurgiska steg – särskilt i komplexa ingrepp eller anatomiska områden – betydligt 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 vårdförmåner.

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 förbättra hälso- och sjukvården i framtiden. Att införliva avancerad AI-teknik i vår hälso- och sjukvårdstjänster, såsom elektronisk filhantering, diagnostik och hälsövervakning och spårning, samt kirurgisk vård, är av stor vikt. Genom att göra detta kan vi förbättra den övergripande patient- och kirurgupplevelsen.

I robotkirurgi, är AI på väg att påskynda teknikens transformation och patienternas tillgång till konsekvent, högkvalitativ behandling. Framsteg inom robotik, i kombination med AI och automatisering, kommer att fortsätta att införa nya tillämpningar, vilket skapar en högre nivå av standardiserad vård och lanserar hälso- och sjukvårdens kvalitet och tillgång till nya höjder.