ดร. เจมส์ ทูดอร์, MD, VP ของ AI ที่ XCath – ซีรีส์สัมภาษณ์

ดร. เจมส์ ทูดอร์, MD, เป็นผู้นำในการรวม AI เข้ากับระบบโรบอทของ XCath ด้วยความหลงใหลในการรวมเทคโนโลยีและแพทยศาสตร์ เขาแบ่งเวลาในการทำงานเป็นแพทย์ทางด้านรังสีวิทยา ศาสตราจารย์ผู้ช่วยที่ Baylor College of Medicine และนักวิจัยด้าน AI

XCath ก่อตั้งขึ้นในปี 2017 เป็นสตาร์ทอัพที่มุ่งเน้นการพัฒนาโรบอททางการแพทย์ นาโนโรบอท และวัสดุศาสตร์ บริษัทพัฒนาระบบโรบอทเอ็นโดวาสคูลาร์แบบใหม่และลวดนำทางที่สามารถควบคุมได้เพื่อรักษาอาการเส้นเลือดในสมองและโรคอื่นๆ ที่รุนแรง

ดร. ทูดอร์ สิ่งใดที่ทำให้คุณสนใจการรวม AI และแพทยศาสตร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสาขารังสีวิทยา?

ในปี 2016 เมื่อฉันเริ่มการฝึกอบรมรังสีวิทยา AlphaGo ของ DeepMind ชนะเลิศการแข่งขัน Go กับ Lee Sedol ความสามารถของ AlphaGo ในการบีบอัดและสรุปความซับซ้อนของ Go ทำให้ฉันประทับใจ ฉันเริ่มสนใจ AI และเริ่มทำโครงการ AI ในช่วงเย็นและวันหยุด

คุณสามารถบอกเราเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเดินทางของคุณจากโรงเรียนแพทย์ไปเป็น VP ของ AI ที่ XCath ได้หรือไม่? สิ่งใดที่ทำให้คุณตัดสินใจรวม AI เข้ากับโรบอทของ XCath?

เส้นทางอาชีพของฉันเปลี่ยนแปลงไปอย่างไม่คาดคิด หลังจากจบการฝึกอบรมรังสีวิทยา ฉันต้องการใช้เวลาในการพัฒนา AI และการประยุกต์ใช้ AI ในเชิงพาณิชย์ ฉันเข้าร่วมสตาร์ทอัพโรบอทฟิตเนสที่ก่อตั้งโดย Eduardo Fonseca ซึ่งเป็น CEO ของ XCathในปัจจุบัน

เมื่อประมาณหนึ่งทศวรรษที่แล้ว มีการปฏิวัติในการรักษาโรคหลอดเลือดสมอง Acute stroke care มีการเปลี่ยนแปลงจากยาที่ใช้ในการรักษา tPA ไปเป็นการนำเอาเส้นเลือดออกจากหลอดเลือดสมองโดยตรงโดยใช้เครื่องมือที่เรียกว่า mechanical thrombectomy

XCath มีภารกิจเพื่อเพิ่มการเข้าถึงการรักษา mechanical thrombectomy โดยใช้โมเดล hub-and-spoke โดยที่ผู้เชี่ยวชาญสามารถให้การรักษาโรคหลอดเลือดสมองจากที่ไกลโดยใช้โรบอทเอ็นโดวาสคูลาร์

คุณสามารถบอกเราเพิ่มเติมเกี่ยวกับประสบการณ์ของคุณในฐานะนักวิจัยรังสีวิทยาและวิธีที่คุณนำประสบการณ์นั้นมาใช้ในการรวม AI เข้ากับอุปกรณ์ทางการแพทย์?

การเป็นอาจารย์สอนรังสีวิทยาได้ช่วยให้ฉันสามารถอธิบายแนวคิดที่ซับซ้อนได้อย่างชัดเจน ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญในการเชื่อมช่องว่างระหว่างเทคโนโลยี AI และการใช้งานจริงในด้านการแพทย์

ในฐานะ VP ของ AI ที่ XCath คุณได้เผชิญกับความท้าทายใดบ้างในการรวม AI เข้ากับระบบโรบอทของ XCath และคุณเอาชนะความท้าทายเหล่านั้นอย่างไร?

การรวม AI เข้ากับโรบอททางการแพทย์เป็นความท้าทายที่มีรูปร่าง U การท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดอยู่ที่จุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดของกระบวนการ

คุณสามารถอธิบายได้หรือไม่ว่า AI เพิ่มความสามารถของระบบโรบอทเอ็นโดวาสคูลาร์ของ XCath อย่างไร และ AI มีบทบาทอย่างไรในการปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย?

AI สามารถทำหน้าที่เป็นครูและผู้ช่วยที่คอยให้คำแนะนำและความช่วยเหลืออย่างต่อเนื่อง AI สามารถให้ข้อมูลและคำแนะนำระหว่างและหลังการผ่าตัดได้

นอกจากนี้ อัลกอริทึมที่ฝังอยู่ภายในระบบยังเพิ่มความปลอดภัยจากการโจมตีทางไซเบอร์และความล้มเหลวของเครือข่ายได้อีกระดับ เพราะระบบสามารถคาดการณ์เส้นทางที่ควรเป็นของหัตถการ และส่งสัญญาณเตือนหรือหยุดหัตถการชั่วคราวเมื่อเกิดสิ่งที่ไม่คาดคิด

ท้ายที่สุด เราไม่ได้ต้องการแย่งการควบคุมจากแพทย์ผู้ทำหัตถการ แต่ต้องการเสริมความสามารถของพวกเขา เพื่อให้ผู้ป่วยทุกคนมั่นใจได้ว่ากำลังได้รับการดูแลระดับโลก

เทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ XCath รับมือกับความซับซ้อนในการนำทางผ่านระบบหลอดเลือดของมนุษย์ระหว่างหัตถการภายในหลอดเลือดอย่างไร

ระบบหุ่นยนต์ภายในหลอดเลือดของ XCath ถือเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคัญของการแพทย์แม่นยำสูง ระบบได้รับการออกแบบให้นำทางผ่านโครงสร้างหลอดเลือดที่ซับซ้อนด้วยความแม่นยำต่ำกว่าระดับมิลลิเมตร ลดความแปรปรวนของหัตถการ และเพิ่มการควบคุมอุปกรณ์ภายในหลอดเลือดหลายชนิดผ่านแผงควบคุมที่ใช้งานง่าย

นอกจากนี้ ระบบลวดนำทางปรับทิศทางได้ ElectroSteer ของ XCath ซึ่งเป็นลวดนำทางอัจฉริยะควบคุมด้วยอิเล็กทรอนิกส์ตัวแรกของโลก มีปลายที่ปรับทิศทางได้ ออกแบบมาเพื่อนำทางผ่านกายวิภาคหลอดเลือดที่ซับซ้อนและมุมหลอดเลือดที่ท้าทาย

AI จะยกระดับความสามารถด้านการนำทางต่อไปด้วยระบบคอมพิวเตอร์วิทัศน์และโมเดลวางแผนเส้นทางที่ฝังอยู่ภายใน โมเดลเหล่านี้ช่วยลดภาระทางความคิดของแพทย์ระหว่างหัตถการ ด้วยการวิเคราะห์และปรับปรุงภาพแบบเรียลไทม์ พร้อมเพิ่มมาตรการป้องกันผ่านระบบอัตโนมัติแบบทำงานคู่ขนาน

เมื่อไม่นานมานี้ XCath บรรลุหมุดหมายสำคัญด้วยการสาธิตการผ่าตัดลิ่มเลือดด้วยหุ่นยนต์ทางไกลเป็นครั้งแรกของโลก คุณช่วยอธิบายบทบาทของ AI ในหัตถการครั้งประวัติศาสตร์นี้ได้ไหม

เราใช้หุ่นยนต์รุ่นก่อนหน้าในการบรรลุความสำเร็จครั้งนั้น ดังนั้น AI จึงยังไม่มีบทบาท อย่างไรก็ตาม นี่เป็นหมุดหมายอันยิ่งใหญ่ที่วางรากฐานสำหรับการผสาน AI เข้ากับหัตถการด้วยหุ่นยนต์ทางไกลในอนาคต

ในการสาธิตสดครั้งนี้ นพ. Vitor Pereira ทำหัตถการนำลิ่มเลือดออกจากอาบูดาบีกับผู้ป่วยจำลองในเกาหลีใต้ โดยนำลิ่มเลือดในสมองออกได้ภายในไม่กี่นาที เราพอใจกับผลการสาธิตอย่างยิ่ง เพราะพบว่าการหน่วงเวลาต่ำและการเชื่อมต่อระหว่างตัวควบคุมหุ่นยนต์ในอาบูดาบีกับอุปกรณ์หุ่นยนต์ในเกาหลีใต้มีความน่าเชื่อถือ เราวางภาพเครือข่ายการรักษาโรคหลอดเลือดสมองทางไกลด้วยหุ่นยนต์ในระดับภูมิภาคไว้ แต่ครั้งนี้เราเลือกสาธิตในระยะสุดขั้วเพื่อแสดงศักยภาพของเทคโนโลยี

คุณมองอนาคตของการผ่าตัดด้วยหุ่นยนต์ทางไกลสำหรับการรักษาภาวะหลอดเลือดสมองเฉียบพลันอย่างไร และ XCath เตรียมเป็นผู้นำในด้านนี้อย่างไร

การอธิบายความจำเป็นของการผ่าตัดด้วยหุ่นยนต์ทางไกลในหลายสถานการณ์ทางการแพทย์อาจเป็นเรื่องยาก โดยเฉพาะเมื่อมีศัลยแพทย์พร้อมอยู่แล้วหรือสามารถย้ายผู้ป่วยได้ แต่สำหรับการรักษาโรคหลอดเลือดสมอง ทุกนาทีมีความหมายและเซลล์ประสาทสูญเสียไปอย่างรวดเร็ว การแทรกแซงด้วยหุ่นยนต์ทางไกลจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง

XCath อยู่ในตำแหน่งเฉพาะตัวที่จะบุกเบิกการผ่าตัดด้วยหุ่นยนต์ทางไกล โดยเริ่มจากการรักษาโรคหลอดเลือดสมอง แนวทางของเราตอบโจทย์ความจำเป็นเร่งด่วนในพื้นที่ที่เข้าถึงการดูแลเฉพาะทางได้จำกัด เมื่อเราจัดการความท้าทายนี้ได้สำเร็จ ผมเชื่อว่าจะเปิดทางให้ใช้หุ่นยนต์ทางไกลกับเหตุฉุกเฉินทางการแพทย์อื่นๆ ที่เวลาเป็นปัจจัยสำคัญ อีกทั้งความแม่นยำสูงของระบบควบคุมหุ่นยนต์ยังเปิดโอกาสให้ใช้หุ่นยนต์ในสถานที่เดียวกันเพื่อทำการผ่าตัดที่ยากทางเทคนิค เช่น การซ่อมแซมหลอดเลือดโป่งพอง

คุณมองว่าอนาคตของ AI ในวงการสุขภาพจะมุ่งไปทางใด โดยเฉพาะเมื่อเกี่ยวข้องกับระบบหุ่นยนต์และหัตถการที่มีการรุกล้ำน้อย

AI มีศักยภาพมหาศาลที่จะพลิกโฉมการดูแลสุขภาพ การประยุกต์ใช้ AI ระลอกแรกเน้นการคัดกรองและเพิ่มประสิทธิภาพเป็นหลัก เราเห็นความก้าวหน้าสำคัญในรังสีวิทยา โดยเฉพาะการระบุกรณีเร่งด่วนและการวัดผลอัตโนมัติ ผมยังตื่นเต้นกับการจัดทำเวชระเบียนอัตโนมัติ ปัจจุบันแพทย์มักใช้เวลาบันทึกข้อมูลหน้าคอมพิวเตอร์มากกว่าพูดคุยกับผู้ป่วย ผมคาดว่าจะมีระบบที่บันทึกปฏิสัมพันธ์กับผู้ป่วยหรือการผ่าตัดได้แบบเรียลไทม์ ทำให้แพทย์มีเวลาอันมีค่ากลับคืนมา ในงานหุ่นยนต์ AI จะมีบทบาทสำคัญทั้งในการช่วยเหลือและกำกับการทำงาน ซึ่งจะเพิ่มความสม่ำเสมอและคุณภาพของการดูแล

ในอนาคตอันใกล้ AI จะเสริมความสามารถ แต่ไม่แทนที่ศัลยแพทย์ การใช้ระบบอัตโนมัติแบบทำงานคู่ขนานในหุ่นยนต์จะช่วยเพิ่มทั้งความปลอดภัยและประสิทธิภาพของหัตถการอย่างมาก

ในฐานะผู้ที่ทำงานวิจัย AI อย่างลึกซึ้ง คุณคิดว่าความก้าวหน้าด้านใดจะส่งผลต่อการพัฒนาอุปกรณ์การแพทย์มากที่สุดในทศวรรษหน้า

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เราได้เห็นโมเดลดีปเลิร์นนิงแบบมีผู้สอนระลอกหนึ่งได้รับอนุมัติจาก FDA และเพิ่งเริ่มทำตามคำมั่นว่าจะพลิกโฉมวงการสุขภาพ ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า การประยุกต์ใช้ Generative AI น่าจะเป็นกระแสหลัก ขณะที่ Agentic AI ยังอยู่ในระยะเริ่มต้น แต่มีศักยภาพสูงกว่ามาก เมื่อ AI พัฒนาอย่างรวดเร็ว เราน่าจะได้เห็นระบบหลายเอเจนต์ที่วินิจฉัยและรักษาแบบเรียลไทม์ ระบบเหล่านี้จะเผชิญข้อกำกับดูแลเพิ่มเติม เพราะการกระทำทั้งไม่โปร่งใสและมีความน่าจะเป็น อย่างไรก็ตาม ความต้องการทั่วโลกจะผลักดันการนำไปใช้ ในรวันดา บริษัท Zipline ใช้โดรนบินส่งเวชภัณฑ์สำคัญทั่วประเทศภายในไม่กี่นาที เช่นเดียวกัน ในพื้นที่ที่ขาดแคลนทรัพยากรการแพทย์ สมการความเสี่ยงต่อประโยชน์แตกต่างออกไปมาก และอาจทำให้พื้นที่เหล่านั้นก้าวข้ามประเทศพัฒนาแล้วในการนำอุปกรณ์การแพทย์ AI แบบหลายเอเจนต์มาใช้

ขอบคุณสำหรับบทสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านที่ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมสามารถเยี่ยมชม XCath