Dr. James Tudor, MD, XCath’taki AI Başkan Yardımcısı – Röportaj Serisi

Dr. James Tudor, MD, XCath’ın robotik sistemlerine AI entegrasyonunu yürütüyor. Teknoloji ve tıbbın birleşmesi konusundaki tutkusuyla, bir uygulamalı radyolog, Baylor Tıp Fakültesi Radyoloji Bölümü Yardımcı Profesörü ve AI araştırmacısı olarak görevlerini dengeliyor.

2017 yılında kurulan XCath, tıbbi robotik, nanorobotik ve malzeme bilimi alanındaki gelişmelere odaklanan bir startup. Şirket, damar içi robotik sistemleri ve yönlendirilebilir kılavuz telleri geliştirerek, serebrovasküler bozukluklar ve diğer ciddi tıbbi durumların tedavisine odaklanıyor.

Dr. Tudor, AI ve tıp arasındaki kesişme noktasına, özellikle radyoloji alanında, ilk olarak ne sizi çekti?

2016 yılında, radyoloji uzmanlık eğitimime başlarken, DeepMind’in AlphaGo’nun dünya şampiyonu Go oyuncusu Lee Sedol’u yenmesi, benim ilgimi çekti. AlphaGo’nun, observable evrendeki atomlardan daha fazla olası tahta pozisyonuna sahip bir oyun olan Go’yu sıkıştırma ve soyutlama yeteneği, benim hayal gücümü etkiledi. AI’nin radyoloji ve tıbbı dönüştürme potansiyeli konusunda heyecanlandım ve AI’ye daldım. Uzmanlık eğitimim sırasında, akşamları ve hafta sonları AI projeleri üzerinde çalışıyordum.

XCath’taki AI Başkan Yardımcısı olarak, tıbbi cihazlara AI entegrasyonu konusunda karşılaştığınız bazı ana zorluklar nelerdi? Bunları nasıl aştınız?

AI’yi cerrahi robotiğe entegre etmek, U-şekilli bir zorluk sunar. En büyük zorluklar, veri toplama ve yönetiminde ve ardından bu verilerin gömülü bir yazılım paketine entegrasyonunda ortaya çıkar. AI modellerinin eğitimi, aslında比較atively daha kolaydır.

Tıbbi veri toplamak zor, ancak mükemmel bir görüntü paylaşım ortaklığı kurabildik. Klinik kullanıma yönelik modelleri uygulamak, AI, Kalite, Yazılım, UI/UX ve Robotik mühendislik ekiplerinin yanı sıra klinik ekibin sürekli olarak çözümün faydalı ve etkili olduğunu doğrulamasını gerektirir. Bu kadar çok hareketli parça ile, başarı sonunda, sıkı bir şekilde iletişim kuran ve etkili bir şekilde çalışan, adanmış ve yüksek performanslı ekiplere bağlıdır.

XCath’ın endovasküler robotik sistemlerinin yeteneklerini AI nasıl geliştiriyor? AI, hasta sonuçlarını iyileştirmede nasıl bir rol oynuyor?

AI algoritmaları, sürekli bir öğretmen ve asistan olarak görev yapabilir, böylece tüm sağlayıcıların dünya standartlarında bakım sunmasını sağlar. AI, intraoperatif ve postoperatif geri bildirim sağlayabilir, endovasküler robotiğin eğitim ve benimseme sürecini hızlandırabilir. Sistemimizi, diğer intravasküler uzmanların da, Örneğin, müdahaleci vücut radyologları ve müdahaleci kardiyologların da, akut inme bakımını robotla sunmasını sağlayacak şekilde etkili ve erişilebilir hale getirmeyi hedefliyoruz.

XCath’ın AI destekli teknolojisi, endovasküler prosedürler sırasında insan vasküler sistemini navigasyonunun karmaşıklıklarını nasıl ele alıyor?

XCath’ın Endovasküler Robotik Sistemi, insan vasküler sistemini sub-milimetrik doğrulukla navigasyon eden birprecision tıp ilerlemesidir. Sistemimiz, çeşitli endovasküler cihazlar üzerinde kontrolü artırmak ve prosedür varyansını en aza indirmek için tasarlanmıştır.

Ek olarak, XCath’ın ElectroSteer Deflectable Guidewire Sistemi, dünyanın ilk elektronik olarak kontrol edilen yönlendirilebilir akıllı kılavuz telini sunar. Bu kılavuz tel, karmaşık vasküler anatomileri ve zorlu damar açılıklarını navigasyon etmek için tasarlanmıştır.

XCath, dünyanın ilk telerobotik mekanik trombektomi gösterimini gerçekleştirdi. Bu çığır açan prosedürde AI’nin rolü hakkında neler söyleyebilirsiniz?

Bu gösterim için daha önceki bir robot sürümünü kullandık, bu nedenle AI bu prosedürde bir rol oynamadı. Ancak, gelecekteki telerobotik prosedürlerde AI entegrasyonu için temel oluşturan önemli bir kilometre taşı.

Bu canlı gösterimde, Dr. Vitor Pereira, Abu Dabi’den bir simüle hastaya, Güney Kore’de bir beyin kan pıhtısını dakikalar içinde çıkardı. Telerobotik gösterimin sonuçları, Abu Dabi’deki robotik kontrolör ve Güney Kore’deki robotik cihaz arasındaki düşük gecikme ve güvenilir bağlantıyı gösterdi. Bölgesel robotik telestroke ağları öngörüyoruz, ancak teknolojinin yeteneklerini göstermek için aşırı bir örnek yaptık.

XCath, telerobotik cerrahi alanında liderlik etmek için nasıl hazırlanıyor?

Telerobotik cerrahi, birçok tıbbi senaryoda, özellikle de bir cerrahın kolayca erişilebilir olduğu veya hasta transferinin mümkün olduğu durumlarda, gerekliliğini haklı çıkarmak zor olabilir. Ancak, inme tedavisinde, her dakika önemli ve nöronlar hızla kayboluyor, telerobotik müdahaleler kritik hale geliyor.

XCath, özellikle inme tedavisine odaklanarak, telerobotik cerrahi alanında öncü olmaya hazırlanıyor. Yaklaşımımız, uzman bakımına erişim sınırlı olan bölgelerdeki acil müdahale ihtiyacını ele alıyor. Bu zorluğu başarıyla aşarsak, diğer zaman duyarlı tıbbi acil durumlar için telerobotik çözümler için yol açacağına inanıyorum. Ayrıca, robotik kontrollerin aşırı doğruluğu nedeniyle, robotu yerel olarak teknik olarak zor ameliyatlar, örneğin anevrizma onarımları için kullanma potansiyeli var.

AI’nin geleceğini, özellikle de robotik sistemler ve minimal invaziv prosedürler bağlamında, nasıl görüyorsunuz?

AI, sağlığı devrimleştirme potansiyeline sahiptir. AI uygulamalarının ilk dalgası, öncelikle triaj ve verimlilik iyileştirmelerine odaklandı. Radyolojide, özellikle acil vakaları işaretleme veya ölçümlerin otomasyonu açısından önemli ilerlemeler gördük. Ayrıca, otomatik tıbbi kayıt belgeleme konusunda heyecanlanıyorum. Şu anda, doktorlar genellikle hastalarla etkileşim kurmak yerine bilgisayarların önünde daha fazla zaman harcıyorlar. Doktor-hasta etkileşimlerini veya ameliyatları gerçek zamanlı olarak belgeleyebilecek sistemlerin geliştirilmesini öngörüyorum, böylece değerli doktor zamanı serbest kalacak. Robotik alanında, AI, asistanlık ve denetim yoluyla bakım kalitesini ve tutarlılığını artıracaktır.

AI araştırmalarına derinlemesine dahil biri olarak, önümüzdeki on yıl içinde tıbbi cihaz geliştirme üzerinde en önemli etkiye sahip olacak AI ilerlemelerini nasıl görüyorsunuz?

Son yıllarda, denetimli derin öğrenme modellerinin FDA onayını ve sağlık bakımını dönüştürme vaadini gördük. Gelecek birkaç yıl, olasılıkla, üretken AI uygulamalarının hakim olacağı bir dönem olacak. Agentic AI ise masih bebeklik döneminde, ancak daha büyük bir potansiyele sahip. AI hızla evrim geçiriyor, bu nedenle, gerçek zamanlı tanı ve tedavi edebilecek çoklu ajan sistemlerini görmemiz muhtemel. Bu ajanların eylemleri, şeffaf ve olasılıklı olmayacak, ancak küresel ihtiyaç, benimseme talebini sürükleyecek. Ruanda’da, Zipline şirketi, ülkenin dört bir yanına tıbbi malzemeleri dakikalar içinde teslim etmek için insansız hava araçlarını kullanıyor. Tıbbi kaynaklara erişimi sınırlı olan yerlerde, risk-fayda denklemi çok farklı ve gelişmiş ülkelerin, çoklu ajanlı AI tıbbi cihazlarının dağıtılmasını atlayacağı muhtemeldir.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular XCath ziyaret edebilir.