หุ่นยนต์
การแทรกแซงด้วยรังสีวิทยา พร้อมที่จะถูกทำลายโดย AI – Thought Leaders
โดย: Oz Moskovich, AI และ Data Science Lead, XACT Robotics
เกือบทุกส่วนของการดูแลสุขภาพกำลังสำรวจการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ แต่มีบางสาขาของการแพทย์ที่มีโอกาสที่จะถูกทำลายโดย AI มากกว่าสาขาอื่น ๆ ในฐานะผู้นำทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลในด้านหุ่นยนต์ทางการแพทย์ ฉันพยายามที่จะหาสาขาที่ต้องการ และไม่มีสาขาการแพทย์ที่มีความต้องการ AI มากกว่าการแทรกแซงด้วยรังสีวิทยา
ความท้าทายที่การแทรกแซงด้วยรังสีวิทยาต้องเผชิญในปัจจุบัน ได้แก่:
- การขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญ: มีเพียง 10 เปอร์เซ็นต์ ของนักวิจัยรังสีที่ได้รับการฝึกอบรมทางด้านการแทรกแซงด้วยรังสีวิทยา
- ต้นทุน: การขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญทำให้ต้นทุนเพิ่มขึ้นสำหรับผู้ป่วย ผู้ป่วยในพื้นที่ชนบทมักเดินทางไปหาสถานที่ที่ใกล้ที่สุดเพื่อรับการรักษา – ทำให้เกิดต้นทุน สำหรับการเดินทางและที่พัก
- การวินิจฉัยทันเวลา: การศึกษาของ ซินา พบว่าการวินิจฉัยทันเวลาทำให้การเสียชีวิตจากมะเร็งปอดลดลงอย่างมาก
- คุณสมบัติของเนื้องอก: เมื่อวินิจฉัยเนื้องอกที่อาจเกิดขึ้น ขนาด ตำแหน่ง และคุณสมบัติของเนื้อเยื่อสามารถทำให้การวินิจฉัยและรักษาล่าช้า
- ความไม่เท่าเทียมกันของขั้นตอน: วิธีการทำขั้นตอนด้วยมือบางครั้งต้องมีการใส่เข้าไปหลายครั้งเพื่อให้ถึงเป้าหมายที่ต้องการ ซึ่งสามารถทำให้เวลาในการทำขั้นตอนยาวขึ้น หรือทำให้เกิดการรับเข้าโรงพยาบาลหรือภาวะแทรกซ้อน
幸运的是 เครื่องมือที่มีอยู่ในปัจจุบันสามารถช่วยลดความท้าทายเหล่านั้นได้ และ AI เป็นหนึ่งในเครื่องมือเหล่านั้น โดยการรวม AI และความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องจักรเข้ากับแพลตฟอร์มหุ่นยนต์และการถ่ายภาพ ระบบการดูแลสุขภาพของเราสามารถขยายการเข้าถึงการรักษาที่มีคุณภาพได้ ซึ่งรวมถึงการปรับปรุงความเร็ว ความมีประสิทธิภาพ และความพร้อมของขั้นตอน เช่น การทำไบอ็อปซีและอาบเลชัน ซึ่งจะทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ดีขึ้นและผู้ป่วยที่พึงพอใจมากขึ้น
โอกาสในด้านหุ่นยนต์
ระบบหุ่นยนต์ได้แพร่หลายไปทั่วการแพทย์ แต่ความต้องการการวางแผนและติดตามที่ซับซ้อนและแม่นยำในขั้นตอน เช่น การทำไบอ็อปซีหรืออาบเลชัน ทำให้หุ่นยนต์เป็นทางเลือกที่เหมาะสมสำหรับการแทรกแซงด้วยรังสีวิทยา ด้วยการใส่และควบคุมที่แม่นยำโดยใช้หุ่นยนต์ แพทย์สามารถวินิจฉัยและรักษาโรคที่อาจเป็นอันตรายต่อชีวิตได้เร็วขึ้น – เมื่อเนื้องอกยังเล็กและตอบสนองต่อการรักษาได้ดี เทคโนโลยีหุ่นยนต์ยังเป็นช่องทางในการรวม AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักรเข้ากับการแทรกแซงด้วยรังสีวิทยา
ด้วยการทำงานทางคลินิกที่รวมเทคโนโลยี AI ที่มีพลังในหลายโดเมน มันคือเรื่องของเวลาในการนำระบบหุ่นยนต์มาใช้ เมื่อรวมกับการเรียนรู้ของเครื่องจักร ระบบหุ่นยนต์สามารถใช้ข้อมูลจากขั้นตอนในอดีตจำนวนมากเพื่อช่วยแพทย์ในการตัดสินใจที่มีข้อมูลครบถ้วน โดยการแบ่งปันข้อมูลทั่วโลกและให้เครื่องมือในการวิเคราะห์ การเรียนรู้ของเครื่องจักรกลายเป็นพลังที่รวมให้เกิดการดูแลที่ซับซ้อนมากขึ้นโดยอาศัยประสบการณ์ที่กว้างขึ้น ตั้งแต่การค้นหาคดีที่มีลักษณะคล้ายกันไปจนถึงการเน้นย้ำถึงความเสี่ยงและความผิดปกติไปจนถึงคำแนะนำแบบเรียลไทม์ แม้กระทั่งแพทย์ที่มีประสบการณ์มากที่สุดก็จะได้รับประโยชน์จากการเข้าถึงชุดความสามารถนี้ นอกจากนี้ การจับคู่ AI และการถ่ายภาพยังสร้างความสามารถใหม่ ๆ เช่น การเพิ่มภาพ การรวมภาพ การแบ่งส่วนเนื้อเยื่อ และการแสดงภาพ 3 มิติ แต่ละอย่างเหล่านี้ทำให้แพทย์มีภาพที่ชัดเจนที่สุดของเป้าหมาย ช่วยให้สามารถวางแผนขั้นตอนล่วงหน้าและช่วยให้การทำขั้นตอนแม่นยำและเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์
การแก้ไขปัญหาการขาดแคลนและความไม่มีประสิทธิภาพ
แพลตฟอร์มหุ่นยนต์ที่มีพลัง AI มีความสามารถในการทำให้ขั้นตอนการรักษามีความคาดการณ์ได้ – ลดความเสี่ยงของการรับเข้าโรงพยาบาลและทำให้ขั้นตอนการรักษาสามารถทำได้ภายในเวลาที่คาดการณ์ได้ ส่วนหนึ่งของความคาดการณ์นี้คือการรับประกันผลลัพธ์ที่ดีที่สุดด้วยขั้นตอนเดียวและหลีกเลี่ยงการรับเข้าโรงพยาบาลซ้ำสำหรับการรักษาครั้งที่สอง Medicare ใช้จ่าย ประมาณ 30 พันล้านดอลลาร์ ต่อปีในการรับเข้าโรงพยาบาลซ้ำ และมากกว่าครึ่งหนึ่งของค่าใช้จ่ายนี้ไปสู่การรับเข้าโรงพยาบาลซ้ำที่สามารถหลีกเลี่ยงได้ โดยการวางแผนขั้นตอนการรักษาและใช้ข้อมูลจำนวนมาก การเรียนรู้ของเครื่องจักร และ AI ผ่านแพลตฟอร์มหุ่นยนต์ แพทย์ของเราจะสามารถทำขั้นตอนการรักษาได้อย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพ และจะลดค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็นในการรักษาที่สามารถหลีกเลี่ยงได้
AI ยังมีโอกาสที่จะช่วยแก้ไขปัญหาการขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญด้วย เมื่ออุปกรณ์ที่ใช้งานง่ายแพร่หลายไปทั่วโรงพยาบาลและความรู้เกี่ยวกับการรักษาเป็นที่เข้าถึงได้มากขึ้น ผู้ช่วยแพทย์ – เช่น ผู้ช่วยแพทย์และพยาบาลผู้ปฏิบัติงาน – จะทำการรักษามากขึ้น โดยการให้อำนาจแก่ผู้ให้บริการทางการแพทย์มากขึ้นด้วยเครื่องมือในการทำการรักษา เราสามารถบรรเทาแรงกดดันของแพทย์และกระจายภาระทางคลินิกอย่างเท่าเทียมกันมากขึ้น
การประยุกต์ใช้ AI ในการแพทย์ยังคงอยู่ห่างไกลจากความแพร่หลาย แต่สุดท้ายแล้ว มีโอกาสที่ยิ่งใหญ่สำหรับ AI ที่จะเพิ่มความสามารถของแพทย์ในด้านการแทรกแซงด้วยรังสีวิทยา – มันจะไม่แทนที่พวกเขา แต่จะทำหน้าที่เป็นกล่องเครื่องมือที่น่าเหลือเชื่อใหม่ โดยการดำเนินการต่อการทำงานที่กำลังดำเนินอยู่ในด้านหุ่นยนต์ AI และการเรียนรู้ของเครื่องจักร เราจะแนะนำเทคโนโลยีที่ทันสมัยเข้าสู่การแทรกแซงด้วยรังสีวิทยา มันจะมีศักยภาพที่จะช่วยแก้ไขปัญหาการขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญและบรรลุผลลัพธ์ที่ดีได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็วสำหรับผู้ป่วยจำนวนมากขึ้น
