Niedawny, przełomowy odkrycie naukowców z MIT zrewolucjonizowało wykorzystanie technologii w chirurgii małoinwazyjnej. Ta nowatorska technika, oparta na zaawansowanej formie dopasowywania obrazów rentgenowskich, zwiększa precyzję, z jaką chirurdzy mogą manewrować narzędziami, dzięki czemu zabiegi stają się szybsze, bezpieczniejsze i potencjalnie bardziej dostępne dla szerszej grupy pacjentów.
Minimally invasive surgeries – procedures that enter the body through tiny incisions – rely heavily on real-time X-rays for guidance. The nature of these X-rays, however, can make it challenging to pinpoint the exact location and orientation of surgical instruments. In turn, this problem can lead to complications. Clinicians usually manually align these X-rays with preoperative 3D scans like CTs or MRIs to increase the accuracy. While there are AI tools designed to assist in this process, the reality is they often fall short, struggling to consistently achieve an accurate match between X-rays and 3D images across different patients.
However, the team at MIT, with their collaborators, have developed a ground-breaking system named XVR, an innovative application of AI that is adapted uniquely to each patient in about five minutes. What does this mean in practice? The AI model can then match a patient’s X-rays with their 3D scans within seconds and with remarkable precision. The implementation of xvr has significantly outperformed existing AI methods — quite a feat given the complexity and diversity of patient demographics and medical procedures.
Potencjalny wpływ technologii xvr jest ogromny, ponieważ może ona zwiększyć dostępność zabiegów ratujących życie dla wielu Amerykanów mieszkających w odległości ponad godziny drogi od placówek medycznych zdolnych do wykonywania zabiegów nieinwazyjnych. Jest to szczególnie obiecująca perspektywa w sytuacjach nagłych wymagających natychmiastowego leczenia, takich jak interwencje w przypadku udaru mózgu.
One detail setting xvr apart is how it’s developed on a patient-specific basis, instead of the traditional one-size-fits-all approach, often used by other AI models. xvr generates thousands of synthetic X-rays from a patient’s preoperative 3D scan, using a physics-based simulation to ensure realism. This approach nixes the risk of errors often associated with generative AI methods. Leveraging data from over 2,000 whole-body 3D scans, xvr can perform 2D/3D registration quickly and accurately.
W przyszłości naukowcy planują usprawnić wdrażanie systemu xvr w czasie rzeczywistym oraz zbadać jego przydatność w bardziej złożonych scenariuszach, takich jak ruchome części ciała. Trwa już współpraca z firmami zajmującymi się robotyką chirurgiczną oraz grupami klinicznymi, mająca na celu przekształcenie tych badań w praktyczne narzędzia nawigacji chirurgicznej. Ta przełomowa technologia jest wspierana przez kilka instytucji, takich jak Narodowy Instytut Zdrowia (NIH), program MIT CSAIL-Wistron oraz Laboratorium Badań Komputerowych MIT-IBM.
Aby uzyskać więcej informacji na temat rozwiązań w zakresie automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji, zapraszamy do odwiedzenia strony implementi.ai. Oryginalny komunikat prasowy można znaleźć pod adresem MIT News.
Ta strona używa plików cookie.