جراحی کمک به رباتیک تبدیل به یک سنگ بنای پزشکی مدرن شده است، جراحان را قادر می سازد تا روش های پیچیده را با دقت بالا، انعطاف پذیری و کنترل انجام دهند، با این حال، همانطور که با هر سیستم الکترومکانیکی پیچیده، سیستم های جراحی رباتیک به طور مداوم در برابر شکست های فنی، ایمنی بیمار و افزایش هزینه های مراقبت های بهداشتی یادگیری ماشین (ML) به جراحی یک استراتژی فعال ارائه می دهد: با شناسایی مداوم پردازش داده ها، پیش بینی می شود، و جلوگیری از شکست های فعلی، و تجزیه و خرابی های ماشین آلات جراحی.

پیچیدگی و شکست سیستم های رباتیک مدرن

سیستم های جراحی روباتیک امروز – مانند سیستم جراحی داوینچی، Mazor X برای روش های نخاعی و سیستم ROSA برای جراحی عصبی – بازوی مکانیکی، اثرات نهایی، دوربین ها، کنسول های کنترل و نرم افزار که باید در همگام سازی کامل کار کنند.حتی انحراف جزئی در کدر های مشترک، گشتاور، یا پاسخ محرک می تواند منجر به خطا یا حالت های حرکتی غیر منتظره شود:

  • [در این باره]: [۱] [۱۰] خطای سخت افزاری: [[۱۰] [۱] [۱] خستگی کابل، سایش دنده، حرکت سنسور و فرسودگی حرکتی.
  • نرم افزار گرم: [FLT 1] زمان اتصال، خطای ماشین دولتی یا تاخیر.
  • مداخله محیطی: [FLT 1] سر و صدا الکترومغناطیسی یا تخلیه استاتیک که بر الکترونیک حساس تأثیر می گذارد.
  • خطای کاربر: دلبستگی ابزار نادرست یا اشتباهات کالیبراسیون توسط حساسیت ربات تقویت می شود.

بر اساس گزارش های تولید کننده و کاربر مرکز تجربه دستگاه (MAUDE) ، گزارش های شکست سیستم جراحی روباتیک افزایش یافته است زیرا بسیاری از حوادث جزئی هستند ، یک زیرمجموعه منجر به تبدیل عمل ، آسیب یا جراحی طولانی مدت می شود.این حوادث بر نیاز به هوش پیش بینی شده - نه فقط هشدارهای واکنشی - برای کاهش خطر.

بنیادهای یادگیری ماشین برای نگهداری پیش بینی شده در رباتیک جراحی

نگهداری پیش بینی کننده (PdM) از داده های تاریخی و زمان واقعی برای پیش بینی زمانی که یک جزء احتمالا شکست می خورد، استفاده می کند. روش های یادگیری ماشین به ویژه برای این دامنه مناسب هستند زیرا آنها می توانند روابط پیچیده و غیر خطی را از جریان های سنسور چند منظوره بدون نیاز به مدل های فیزیکی صریح یاد بگیرند.

  • تلهومتر سطح Joint: موقعیت، سرعت، جریان، گشتاور و درجه حرارت نمونه در صدها هرتز.
  • سیستم ثبت نام: زمان رویداد، کدهای خطا و استفاده از منابع (CPU، حافظه، شبکه).
  • [Vibration and آکوستیک] امضا: شتاب سنج های با فرکانس بالا در ضبط سلاح های رباتیک با پوشیدن یا عدم تعادل جزء.
  • فیدهای ویدئویی: یادگیری عمیق اعمال شده برای Endoscopic یا ویدئو سربار می تواند ناهنجاری های بصری مانند کابل های شل یا مسیرهای ابزار غیر معمول را شناسایی کند.

سه خانواده الگوریتم یادگیری ماشین به طور گسترده در این زمینه استفاده می شوند:

مدل های Anomaly

Autoencoders، یک کلاس پشتیبانی ماشین آلات و جنگل های انزوا یک مدل از رفتار "طبیعی" را در طول صدها ساعت از عملیات ناهموار یاد می گیرند، هنگامی که یک مشاهده جدید به طور قابل توجهی از manifold آموخته شده منحرف می شود، یک هشدار ایجاد می شود، یک جهش ناگهانی در جریان فعلی که با حرکت فرمان داده ارتباط ندارد می تواند نشان دهنده یک تحمل ضبط شده باشد.

پیش بینی زمان

شبکه های عصبی در حال حاضر (LSTM، GRU) و مدل های مبتنی بر ترانسفورماتور می توانند ارزش های سنسور آینده را پیش بینی کنند.با مقایسه مقادیر پیش بینی شده به خواندن واقعی، سیستم می تواند تخریب عملکرد را که بیش از ساعت ها یا روزها تکامل می یابد، مانند افزایش تدریجی در دمای پیچ و خم حرکتی به دلیل تجمع گرد و غبار در فن خنک کننده، تشخیص دهد.

طبقه بندی و بازگشت به زندگی مفید

هنگامی که داده های شکست برچسب در دسترس هستند (از تست های نیمکت یا سوابق خدمات)، مدل های نظارت شده تخمین می زنند که زندگی مفید باقی مانده (RUL) در ساعت ها یا چرخه ها، جنگل های تصادفی، درختان شیب دار و شبکه های تغذیه عمیق انتخاب های رایج است. خروجی قادر به تعمیر و نگهداری روزهای قبل، اجتناب از تعمیرات اضطراری است که برنامه های جراحی را متوقف می کند.

پیاده سازی های واقعی و پیشرفت های تحقیقاتی

پیش بینی شکست در سیستم های داوینچی

محققان دانشگاه لوکزامبورگ و بیمارستان های همکاری سیستم های دا Vinci Si را با سنسورهای اضافی ساخته و یک سیستم تشخیص ناهنجاری زمان واقعی را اجرا کرده اند.استفاده از سری های زمان چند متغیر از کدر های مشترک و گشتاور های کنترل، یک خودکار ساز LSTM به 94٪ دقیق در پیش بینی شکست تا 30 ثانیه قبل از اینکه آنها یک روش را مختل کنند، سیستم به عنوان یک حلقه جراحی موازی اجرا می شود، بدون اینکه یک ربات هشدار دهنده با یک ربات های جراحی با یک نوار زیرکانه را کنترل کند.

تشخیص خطای مبتنی بر لرزش برای سلاح های ابزار

مطالعه ای که در معاملات در رباتیک پزشکی و Bionics 2019 منتشر شد، از یک شبکه عصبی یکپارچه در طیف های ارتعاشات جمع آوری شده از مچ دست یک ربات جراحی سفارشی استفاده کرد. مدل متمایز بین بلبرینگ های سالم، گرد و غبار، و دقت یکپارچه شده با سیستم دنده واقعی که آنها را به سیستم کلاس 97٪ متصل می کند.

کنترل تطبیقی برای تکمیل برای کاهش رتبه بندی های پایین

به جای پیش بینی شکست ها، برخی تحقیقات با استفاده از یادگیری تقویتی (RL) برای انطباق پارامترهای کنترل ربات در پاسخ به سایش مکانیکی ظریف - به عنوان مثال، افزایش گشتاور به جبران کمربند کمی شل شده (RL) بررسی می کند، چنین کنترل انطباقی دقت جراحی را حتی به عنوان سن اجزای حفظ می کند، به تأخیر انداختن نقطه ای که جایگزین ضروری می شود. A 2022 مقاله از خطا (FLT) هنگامی که پردازش تصویر کمک می کند (AI)

چالش های ادغام بالینی یادگیری ماشین برای پیشگیری از شکست

علی رغم نتایج امیدوار کننده، استقرار پیش بینی مبتنی بر ML در محیط های جراحی زنده همچنان دشوار است.

کیفیت داده ها و برچسب گذاری

حوادث شکست نادر است و برچسب زدن آنها به طور دقیق فشرده کار است. اکثر بیمارستان ها تلهومتر با وضوح بالا را به طور پیش فرض جمع آوری نمی کنند و log های موجود اغلب ناقص یا پر سر و صدا هستند و انتقال از شبیه سازی می تواند کمک کند، اما استانداردهای صنعت بیشتر برای جمع آوری داده ها مورد نیاز است. FDA و Association برای آموزش ابزار پزشکی (AAMI) دستورالعمل های پشتیبانی از سیستم نظارت بر توسعه ML.

تنظیم مقررات و ایمنی هادلس

هر الگوریتم پیش بینی که بر گردش کار بالینی تأثیر می گذارد – به عنوان یک ابزار پشتیبانی تصمیم یا یک مکانیسم خودکار خاموش کردن – یک نرم افزار به عنوان یک دستگاه پزشکی (SaMD) محسوب می شود و نیاز به اطمینان دقیق دارد. FDA] [FLT 1] انتظار می رود شواهد از مزایای بالینی، نه تنها دقت فنی.

اعتماد به نفس و ادغام گردش کار

جراحان و کارکنان اتاق عامل نیاز به تجسم واضح و غیر قابل پیش بینی وضعیت سلامت ربات دارند. مثبت کاذب اعتماد را از بین می برد؛ منفی کاذب می تواند فاجعه بار باشد.طراحی رابطی که هشدار می دهد " پس از مورد امروز توصیه می شود" در مقابل "تمرین جراحی متوقف" بلافاصله نیاز به مهندسی دقیق انسان دارد.

مسیرهای آینده: هوشمند، خودسوزی روبات های جراحی

Edge Computing و On-Device Inference

اجرای مدل های ML بر روی پردازنده های جاسازی شده ربات، تاخیر را کاهش می دهد و وابستگی به اتصال شبکه بیمارستان را از بین می برد. طرح های سیستم جدید با واحدهای پردازش عصبی (NPU) می توانند آشکارسازهای سبک وزن را در زمان واقعی اجرا کنند.این روند نظارت بر سلامت حلقه بسته را بدون یک سبد کامپیوتر جداگانه، ساده سازی پذیرش در اتاق های عملیاتی موجود فعال می کند.

تقویت یادگیری برای جبران خسارت های واقعی

همانطور که قبلاً بحث شد، RL وعده کنترل تطبیقی را دارد که ایمنی را حتی به عنوان تخریب سخت افزار حفظ می کند.آینده با هدف آموزش سیاست هایی است که به طور همزمان دقت جراحی و طول عمر جزء را بهینه سازی می کند - به طور اساسی ساخت قطعات فرسوده ربات و تنظیم حرکت آن را بدون نیاز به پیش بینی شکست صریح.

آموزش و به اشتراک گذاری داده های بهداشتی

مقررات حفظ حریم خصوصی اغلب مانع جمع آوری داده های جراحی از بیمارستان های متعدد می شود. یادگیری فدرال اجازه می دهد تا مدل ها در سراسر موسسات بدون حرکت داده های خام آموزش ببینند. Consortia مانند رباتیک هوشمند در جراحی [FLT 1] ابتکار عمل در حال بررسی این رویکرد برای ساخت مدل های پیش بینی شکست است که به طور کلی فراتر از یک سایت واحد با فرمت های استاندارد شده، می تواند سرعت دسترسی قوی را تسریع کند.

نتیجه گیری

یادگیری ماشین یک ابزار قدرتمند برای تشخیص - و حتی جلوگیری -شکست در عمل جراحی روباتیک، حرکت از عیب یابی واکنشی به تعمیر و نگهداری فعال و کنترل تطبیقی را ارائه می دهد. با تجزیه و تحلیل جریان سنسور، log سیستم های سیستم و داده های ویدئویی، مدل های ML می توانند آرایش را پیش بینی کنند، تشخیص ناهنجاری ها قبل از اینکه آنها آسیب ببینند، و رفتار ربات را برای حفظ مطالعات واقعی در سیستم های یادگیری جراحی، پیش بینی دقیق پردازش داده ها، به عنوان اطمینان از کیفیت پردازش داده های پردازش داده های پردازش داده های پردازش داده های پردازش، به عنوان اطمینان حاصل می کند، و تجزیه و تجزیه و تجزیه و اطمینان از آن، به عنوان ربات ها، به عنوان ربات ها، تشخیص داده های شناختی، به طور دقیق، تشخیص داده های پردازش داده های شناختی، تشخیص داده های شناختی، تشخیص داده های شناختی، تشخیص دادن به آنها، تشخیص دادن به عنوان یک رفتار های شناختی، تشخیص دادن به طور دقیق، تشخیص دادن به طور دقیق، تشخیص دادن به طور دقیق، تشخیص دادن به طور دقیق، و تنظیم کننده، تشخیص ناهنجاری های شناختی، و تنظیم دقیق، و تنظیم دقیق، تشخیص دادن به عنوان یک رفتار های شناختی، تشخیص دادن به آنها، تشخیص دادن کیفیت شناختی، تشخیص ناهنجاری های شناختی، تشخیص داده های پردازش داده های پردازش داده های