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 บริษัทพัฒนาระบบโรบอทเอ็นโดวาสคูลาร์แบบใหม่และสาย導ที่สามารถควบคุมได้เพื่อรักษาอาการเส้นเลือดในสมองและโรคอื่นๆ 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 XCath hiện tại

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 และคุณได้ 克服พวกมันอย่างไร?

การรวม AI เข้ากับโรบอททางการแพทย์เป็นความท้าทายที่มีรูปร่าง U การท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดอยู่ที่จุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดของกระบวนการ

คุณสามารถอธิบายได้หรือไม่ว่า AI เพิ่มความสามารถของระบบโรบอทเอ็นโดวาสคูลาร์ของ XCath อย่างไร และ AI มีบทบาทอย่างไรในการปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย?

AI สามารถทำหน้าที่เป็นครูและผู้ช่วยที่คอยให้คำแนะนำและความช่วยเหลืออย่างต่อเนื่อง AI สามารถให้ข้อมูลและคำแนะนำระหว่างและหลังการผ่าตัดได้

XCath ได้ทำการทดลอง telerobotic mechanical thrombectomy ที่ประสบความสำเร็จ คุณสามารถแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับบทบาทของ AI ในกระบวนการนี้ได้หรือไม่?

เราใช้เวอร์ชันก่อนหน้าของโรบอทในการทดลองครั้งนี้ AI ไม่ได้มีบทบาทในกระบวนการนี้ แต่เป็นผลลัพธ์ที่น่าประทับใจที่เป็นรากฐานสำหรับการรวม AI ในกระบวนการในอนาคต

คุณคิดว่าอนาคตของการผ่าตัด telerobotic ในการรักษาโรคหลอดเลือดสมองและภาวะทางประสาทอื่นๆ จะเป็นอย่างไร และ XCath จะเตรียมพร้อมเพื่อเป็นผู้นำในพื้นที่นี้ได้อย่างไร?

การผ่าตัด telerobotic มีความจำเป็นในหลายกรณี โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการรักษาโรคหลอดเลือดสมอง XCath มีตำแหน่งที่ดีในการเป็นผู้นำในพื้นที่นี้

คุณคิดว่าอนาคตของ AI ในด้านการแพทย์จะไปในทิศทางใด โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการรวมกับระบบโรบอทและขั้นตอนการผ่าตัดที่ไม่รุกราน?

AI มีศักยภาพที่จะปฏิวัติด้านการแพทย์ AI จะช่วยให้การผ่าตัดมีความแม่นยำและปลอดภัยยิ่งขึ้น

ในฐานะผู้ที่มีส่วนร่วมในการวิจัย AI คุณคิดว่าการพัฒนาอะไรใน AI จะมีผลกระทบมากที่สุดต่อการพัฒนาเครื่องมือทางการแพทย์ในช่วงสิบปีข้างหน้า?

เราจะเห็นความก้าวหน้าในการพัฒนา AI ที่จะช่วยให้การแพทย์มีความแม่นยำและปลอดภัยยิ่งขึ้น

ขอขอบคุณสำหรับการสัมภาษณ์ที่ดี ผู้อ่านสามารถเยี่ยมชม XCath เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติม