Niedawny, prze\u0142omowy odkrycie naukowc\u00f3w z MIT zrewolucjonizowa\u0142o wykorzystanie technologii w chirurgii ma\u0142oinwazyjnej. Ta nowatorska technika, oparta na zaawansowanej formie dopasowywania obraz\u00f3w rentgenowskich, zwi\u0119ksza precyzj\u0119, z jak\u0105 chirurdzy mog\u0105 manewrowa\u0107 narz\u0119dziami, dzi\u0119ki czemu zabiegi staj\u0105 si\u0119 szybsze, bezpieczniejsze i potencjalnie bardziej dost\u0119pne dla szerszej grupy pacjent\u00f3w.<\/p>\n
Zabiegi minimalnie inwazyjne \u2013 procedury polegaj\u0105ce na wprowadzeniu narz\u0119dzi chirurgicznych do organizmu poprzez niewielkie naci\u0119cia \u2013 w znacznym stopniu opieraj\u0105 si\u0119 na obrazach rentgenowskich w czasie rzeczywistym, kt\u00f3re s\u0142u\u017c\u0105 jako wskaz\u00f3wki. Charakter tych obraz\u00f3w mo\u017ce jednak utrudnia\u0107 precyzyjne okre\u015blenie dok\u0142adnej lokalizacji i orientacji narz\u0119dzi chirurgicznych. Problem ten mo\u017ce z kolei prowadzi\u0107 do powik\u0142a\u0144. Lekarze zazwyczaj r\u0119cznie dopasowuj\u0105 te zdj\u0119cia rentgenowskie do przedoperacyjnych skan\u00f3w 3D, takich jak tomografia komputerowa (CT) lub rezonans magnetyczny (MRI), aby zwi\u0119kszy\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107. Chocia\u017c istniej\u0105 narz\u0119dzia oparte na sztucznej inteligencji przeznaczone do wspomagania tego procesu, w rzeczywisto\u015bci cz\u0119sto nie spe\u0142niaj\u0105 one oczekiwa\u0144, maj\u0105c trudno\u015bci z konsekwentnym uzyskaniem dok\u0142adnego dopasowania zdj\u0119\u0107 rentgenowskich do obraz\u00f3w 3D u r\u00f3\u017cnych pacjent\u00f3w.<\/p>\n
Jednak zesp\u00f3\u0142 z MIT wraz ze swoimi wsp\u00f3\u0142pracownikami opracowa\u0142 prze\u0142omowy system o nazwie XVR \u2013 innowacyjne zastosowanie sztucznej inteligencji, kt\u00f3re w ci\u0105gu oko\u0142o pi\u0119ciu minut dostosowuje si\u0119 indywidualnie do ka\u017cdego pacjenta. Co to oznacza w praktyce? Model sztucznej inteligencji jest w stanie w ci\u0105gu kilku sekund i z niezwyk\u0142\u0105 precyzj\u0105 dopasowa\u0107 zdj\u0119cia rentgenowskie pacjenta do jego skan\u00f3w 3D. Wdro\u017cenie systemu XVR znacznie przewy\u017cszy\u0142o dotychczasowe metody oparte na sztucznej inteligencji \u2014 co jest nie lada osi\u0105gni\u0119ciem, bior\u0105c pod uwag\u0119 z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 i r\u00f3\u017cnorodno\u015b\u0107 danych demograficznych pacjent\u00f3w oraz procedur medycznych.<\/p>\n
Potencjalny wp\u0142yw technologii xvr jest ogromny, poniewa\u017c mo\u017ce ona zwi\u0119kszy\u0107 dost\u0119pno\u015b\u0107 zabieg\u00f3w ratuj\u0105cych \u017cycie dla wielu Amerykan\u00f3w mieszkaj\u0105cych w odleg\u0142o\u015bci ponad godziny drogi od plac\u00f3wek medycznych zdolnych do wykonywania zabieg\u00f3w nieinwazyjnych. Jest to szczeg\u00f3lnie obiecuj\u0105ca perspektywa w sytuacjach nag\u0142ych wymagaj\u0105cych natychmiastowego leczenia, takich jak interwencje w przypadku udaru m\u00f3zgu.<\/p>\n
Cech\u0105 wyr\u00f3\u017cniaj\u0105c\u0105 xvr jest to, \u017ce jest on opracowywany indywidualnie dla ka\u017cdego pacjenta, w odr\u00f3\u017cnieniu od tradycyjnego, uniwersalnego podej\u015bcia, cz\u0119sto stosowanego w innych modelach sztucznej inteligencji. xvr generuje tysi\u0105ce syntetycznych zdj\u0119\u0107 rentgenowskich na podstawie przedoperacyjnego skanu 3D pacjenta, wykorzystuj\u0105c symulacj\u0119 opart\u0105 na fizyce w celu zapewnienia realizmu. Takie podej\u015bcie eliminuje ryzyko b\u0142\u0119d\u00f3w cz\u0119sto zwi\u0105zanych z generatywnymi metodami sztucznej inteligencji. Wykorzystuj\u0105c dane z ponad 2000 skan\u00f3w 3D ca\u0142ego cia\u0142a, xvr mo\u017ce szybko i dok\u0142adnie przeprowadza\u0107 rejestracj\u0119 2D\/3D.<\/p>\n
W przysz\u0142o\u015bci naukowcy planuj\u0105 usprawni\u0107 wdra\u017canie systemu xvr w czasie rzeczywistym oraz zbada\u0107 jego przydatno\u015b\u0107 w bardziej z\u0142o\u017conych scenariuszach, takich jak ruchome cz\u0119\u015bci cia\u0142a. Trwa ju\u017c wsp\u00f3\u0142praca z firmami zajmuj\u0105cymi si\u0119 robotyk\u0105 chirurgiczn\u0105 oraz grupami klinicznymi, maj\u0105ca na celu przekszta\u0142cenie tych bada\u0144 w praktyczne narz\u0119dzia nawigacji chirurgicznej. Ta prze\u0142omowa technologia jest wspierana przez kilka instytucji, takich jak Narodowy Instytut Zdrowia (NIH), program MIT CSAIL-Wistron oraz Laboratorium Bada\u0144 Komputerowych MIT-IBM.<\/p>\n
Aby uzyska\u0107 wi\u0119cej informacji na temat rozwi\u0105za\u0144 w zakresie automatyzacji opartej na sztucznej inteligencji, zapraszamy do odwiedzenia strony implementi.ai<\/a>. Oryginalny komunikat prasowy mo\u017cna znale\u017a\u0107 pod adresem MIT News<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" A recent exciting breakthrough by researchers at MIT has revolutionized the use of technology in minimally invasive surgeries. This novel technique, which uses an advanced form of X-ray matching, increases the precision with which surgeons can navigate their tools, making procedures faster, safer and potentially more accessible to a broader population. 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 […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":9599,"comment_status":"","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[46,47],"tags":[],"class_list":["post-9598","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-automation","category-ai-news","post--single"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9598","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9598"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9598\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/9599"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9598"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9598"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/aitrendscenter.eu\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9598"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}