בסקירה שנערכה לאחרונה ב-Nature Medicine, חוקרים חקרו שימוש בבינה מלאכותית (AI) בניתוח, והדגישו שיפורים בטיפול טרום ניתוחי, תוך ניתוחי ואחרי ניתוח.
לימוד: בינה מלאכותית בניתוח. קרדיט תמונה: LALAKA/Shutterstock.com
רקע כללי
AI עושה התקדמות משמעותית בתחום הבריאות, כולל ארכיטקטורות של מודלים בסיסיים, טכנולוגיות לבישות ותשתיות נתונים כירורגיים. מחקרים מראים כי בינה מלאכותית יכולה לחרוג או להשלים את הכישורים האנושיים, בעיקר ברדיולוגיה.
עם זאת, ניתוח הוא עדיין מומחיות שצומחת לאט, עם הבדלים גלובליים בגישה, סיבוכים ותמותה לאחר סיבוכים.
נדרשת גישה מקיפה לחיזוק מערכת כירורגית, כולל גישה משופרת, חינוך, איתור וטיפול בבעיות ושיפור יעילות המערכת.
לגבי הביקורת
בסקירה הנוכחית, החוקרים הדגישו את ההבטחה של טכנולוגיות בינה מלאכותית לשיפור תוצאות המטופל, חינוך כירורגי ואופטימיזציה לטיפול, תוך שימת דגש על יישומי למידה עמוקה קיימים וציפיות להתפתחויות עתידיות באמצעות מודלים של בסיס רב-מודאלי.
יישומים כירורגיים לפני ניתוח של AI
בינה מלאכותית (AI) מנוצלת בתכנון ניתוח ובבחירת חולים, בעיקר בהדמיה טרום ניתוחית, כדי לסייע בהערכות ותכנון אבחון מוקדם. שיטות נטולות מודל ללמידת חיזוק הראו פוטנציאל לאיתור והסרה של רקמת גידול תוך הגבלת ההשפעות על תפקוד רקמות ביולוגיות במהלך נוירוכירורגיה.
טכניקות חדשניות לתכנון טרום ניתוח משתמשות באלגוריתמי פילוח מבוססי בינה מלאכותית ומציאות מדומה, ומשפרות באופן משמעותי טכניקות ניתוחיות.
אבחון קליני מדוייק לפני ניתוח חיוני לקבלת החלטות ולתכנון הטיפול. אלגוריתם ה-RadioLOGIC AI שואב נתונים לא מובנים מדיווחים רדיולוגיים ברשומות בריאות רפואיות כדי לשפר את האבחנה הרדיולוגית.
התקדמות עם מודלים של שפה גדולה (LLMs) ואינטראקציה עם מערכות מידע אלקטרוניות עשויות לאפשר זיהוי וטיפול מוקדם של מחלה לפני התקדמות המחלה.
אבחון הוא היבט מפותח מאוד של אינטליגנציה מלאכותית כירורגית, עם יכולת הכללה ודיוק של מודל המציאת שימוש קליני מוקדם. פריצות דרך ספציפיות למשימה מספקות בימוי גידול מדויק יותר, ועלולה לשפר את התכנון הניתוחי.
יישומים כירורגיים תוך ניתוחיים של AI
בפרקטיקה הכירורגית, השלב התוך ניתוחי הוא סביבה עשירה בנתונים העוקבת באופן רציף אחר אינדיקטורים פיזיולוגיים ועלבונות מסובכים.
התקדמות בראייה ממוחשבת תוך ניתוחית אפשרה התקדמות בניתוח אנטומיה, הערכת תכונת רקמה, הערכת מישור דיסקציה, זיהוי פתולוגיה וזיהוי מכשיר מהימן. עם זאת, חדרי ניתוח מתעדים, מעריכים ואוספים נתונים מוגבלים.
על החוקרים להשתמש בזרמי נתונים חשובים בשלב התוך-ניתוחי כדי לסייע באוטומציה כירורגית ובינה מלאכותית בחדר הניתוח.
AI בקבלת החלטות כירורגית עוזר לשפר את שולי הכריתה הכירורגית, לקצר את זמני הפעולה ולהגביר את היעילות. רשת עצבית שנלמדה לאחרונה על ידי מטופל-אגנוסטי משתמשת ברצף ננופורי מהיר כדי לספק אבחנות תוך-ניתוחיות מדויקות תוך פחות מ-40 דקות.
חקירת AI רב-מודאלית עשויה לסייע בקביעת אנטומיה רלוונטית, להגביר את ההערכות החזותיות של המנתחים, ליידע ביופסיות ולכמת את הסיכון לסרטן.
פלטפורמה כירורגית דיגיטלית עשויה לסלול את הדרך לעתיד משופר בינה מלאכותית, עם השקעות פלטפורמה קריטיות למיצוי ההתקדמות הדיגיטלית. אפליקציות תוך ניתוחיות חיוניות לזמנים הבאים לניתוח מאחר שהן משפרות פעילויות לא טכניות כמו תקשורת, שיתוף פעולה והערכת יכולת.
יישומים כירורגיים לאחר ניתוח של AI
טיפול בבית חולים בבית מטרתו לשפר את הגישה והשוויון לטיפול רפואי על ידי מתן אפשרות למטופלים להתאושש במסגרות מוכרות ולחזור לתפקוד תקין בחברה.
אמנם חלה התקדמות בהפחתת משך השהייה לאחר הניתוח, מתן אפשרות לשחרור מוקדם והקלה על התאוששות תפקודית באמצעות שיטות כירורגיות זעיר פולשניות, חזרה מוקדמת לפעילות שגרתית, הערכה משופרת לאחר ניתוח ומערכות אספקת אזהרה מוקדמת, אך חסרים חידושים מבוססי נתונים. בתקופה שלאחר הניתוח.
רכיבים לבישים מספקים ניטור רציף על ידי מתן אפשרות לכניסות אינדיקטורים פיזיולוגיים רב-מודאליים, שיכולים לסייע בתכנון פריקה מונעת נתונים. הערכה שיטתית זיהתה 31 מכשירים לבישים המנטרים נתונים פיזיולוגיים, סימנים חיוניים ופעילות גופנית.
חיזוי סיבוכים לאחר ניתוח קשה בגלל המשתנים הרבים המשפיעים על הטיפול והתוצאות. אבחון מוקדם של סיבוכים, במיוחד מסכני חיים כגון דליפות אנסטומוטיות ופיסטולות לבלב, הוא קריטי למערכות הבריאות כדי להפחית את התמותה.
MySurgeryRisk היא אחת ההתקדמות הבודדות בחיזוי סיבוכים באמצעות אלגוריתמים של למידת מכונה; עם זאת, קיים ידע מוגבל לגבי יכולת ההרחבה של אלגוריתמים אלה למערכות בריאות אחרות.
חוקרים פיתחו מודל שיקום ביתי מונע בינה מלאכותית, המשלב איסוף נתונים בזמן אמת, הערכה מתוחכמת של מדדי חיים יומיומיים והערכות חדשות של ADLs.
סיכום
בהתבסס על ממצאי הסקירה, טכנולוגיית AI יכולה לשפר את הטיפול הכירורגי על ידי אופטימיזציה של בחירת המטופל, הביצועים התוך ניתוחיים והליכי חדר הניתוח. רובוטריקים, פריצת דרך בתכנון רשתות עצביות, אפשרו מודלים של AI מולטי-מודאליים עם יישומים כירורגיים משמעותיים.
אלה כוללים חיזוי סיכונים קליניים, אוטומציה, ראייה ממוחשבת בניתוח רובוטי, אבחון תוך ניתוחי, אימון משופר, ניטור לאחר ניתוח מבוסס חיישנים, ניהול משאבים ותכנון שחרור.
עם זאת, נדרשים בדיקה יסודית ופיקוח רגולטורי, והשתתפות בעלי עניין היא קריטית למתן טיפול כירורגי משופר. המחקר חייב להנחות מערכות AI על ידי מתן יתרונות כמו אבחון מדויק ושיפור יעילות המערכת.
