手術におけるロボット障害を予測し、防止するための機械学習の使用

ロボティックアシスト手術は、近代医学の礎となり、手術を中断し、患者の安全を妥協し、医療費を増加させることができる技術的障害に脆弱である。しかし、洗練された電気機械システムと同様に、ロボット外科システムは、手術を中断し、患者の安全を侵害し、医療費を増加させることができる技術的障害に脆弱である。機械学習(ML)の統合は、手術ロボットが積極的な戦略を提供しています。システムデータを継続的に監視し、下肢を識別し、その結果を予測し、その結果を予測し、その結果を予測し、その結果を予測し、その結果を予測し、その結果を予測する。

現代外科ロボティックシステムの複雑さと障害モード

今日のロボット手術プラットフォーム - ダヴィンチ外科システム、マゾルX脊椎手術、および神経外科のためのROSAシステム - 複合機械的腕、エンドのフェクター、カメラ、制御コンソール、および完璧な同期で動作しなければならないソフトウェア。関節エンコーダ、モータトルク、またはアクチュエータ応答のマイナーな偏差でさえ、位置誤りまたは予期しない動作につながることができます。一般的な故障モードは次のとおりです。

ハードウェア障害:[]] ケーブルの疲労、ギヤ摩耗、センサーの漂流およびモーター焼却。
[]ソフトウェアの不具合:[]]通信のタイムアウト、状態の機械エラー、またはレイテンシのスパイク。
環境干渉:] 感度電子に影響を及ぼす電磁ノイズまたは静的排出。
ユーザエラー:]] 誤った機器の添付ファイルやキャリブレーションミスをロボットの感度で増幅しました。

FDA のメーカーおよびユーザー設備デバイスエクスペリエンス (MAUDE) データベースによると、ロボティック外科システム障害のレポートは採用が成長したにつれて増加しました。多くの事件はマイナーですが、サブセットは手順変換、傷害、または長期手術につながります。これらのイベントは、予測的な知能の必要性を強調します。単に反応警報を緩和するだけでなく、リスクを緩和します。

外科ロボティクスにおける予測メンテナンスのための機械学習の基礎

予測メンテナンス(PdM)は、コンポーネントが失敗する可能性があるときに、歴史的かつリアルタイムのデータを活用して予測します。マシンラーニングメソッドは、マルチ・モダリセンサーのストリームから複雑で非線形の関係を明示的な物理的モデルを必要としないため、このドメインに適しています。主なデータソースは次のとおりです。

]ジョイントレベルのテレメトリー:[[の位置、速度、電流、トルク、および温度は何百ものヘルツでサンプルしました。
[システムログ:]イベントタイムスタンプ、エラーコード、リソース利用(CPU、メモリ、ネットワーク)。
振動と音響のシグネチャ:[ロボットアームの高周波加速器は、ベアリングの摩耗やコンポーネントの不均衡をキャプチャします。
ビデオフィード:]内視鏡またはオーバーヘッドビデオに適用されるディープラーニングは、緩いケーブルや異常なツールの軌跡などの視覚異常を識別することができます。

マシン学習アルゴリズムの3つの家族がこのコンテキストで広く使用されています。

異常検知モデル

オートエンコーダ、一流サポートベクターマシン、および分離の森は、数百時間にわたる動作の「通常」動作のモデルを学びます。新しい観察が学習したマニホールドから大幅に悪化すると、アラートがトリガーされます。例えば、コマンドされた動きと相関しない関節電流の突然のスパイクは、セアジドベアリングを示すことができます。

時系列予測

再発ニューラルネットワーク(LSTM、GRU)およびトランスベースのモデルは将来のセンサー値を予測することができます。予測された値を比較することで、システムは、冷却ファンの埃蓄積によるモータ巻上げ温度などの時間や日を経る性能劣化を検知できます。

活き活き活きと生き残るための回帰

ラベル付き障害データが利用可能(ベンチテストやサービスレコードから)、監視されたモデルは、時間やサイクルで残りの有用な寿命(RUL)を推定します。ランダムフォレスト、勾配-ブームツリー、および深いフィード-フォワードネットワークは一般的な選択肢です。出力は、ハルト手術スケジュールを防止する緊急修理を回避、メンテナンススケジュールの進歩を可能にします。

リアルワールドの実装と研究ブレークスルー

ダヴィンチシステムにおける予測障害検出

ルクセンブルク大学および共同病院の研究者は、追加のセンサーを備えたDa Vinci Siシステムを計上し、リアルタイム異常検知システムを導入しました。関節エンコーダと制御トルクから多変量時間シリーズを使用して、LSTMオートエンコーダは、手順を中断する前に最大30秒間故障を予測する94%の精度を達成します。システムは、並列モニターとして実行され、ループの主制御を妨げずに外科チームに微妙なアラートを発行します。

振動-器械の腕のための基礎欠陥の診断

IEEE は、医療ロボティクスとバイオニクス (])の取引で公開された研究では、カスタム手術ロボットの手首から収集された振動スペクトログラムに、複雑な神経ネットワークを使用しました。モデルは、健康なベアリング、スクラッチベアリング、および97% の精度で誤ったギアと区別しました。チームは、クラスターを、彼らは、ロボットにロードされる前に、実際の機器にロードされるように統合しました。

適応制御を低レベル劣化に補う

失敗を予測するだけでなく、いくつかの研究は、強化学習(RL)を使用して、微妙な機械的摩耗に対応するロボットの制御パラメータを適応させるように探求しています。例えば、トルクゲインを増加させ、少し緩められたベルトを補正します。このような適応制御は、コンポーネントの年齢として外科的精度を維持し、その交換が必要とされるポイントを遅らせる。 ]から2022用紙を]医療画像の補正とコンピュータの介入(CMIC会議)を30%増加させました。摩擦係数が30%未満に低減しました。[FLT]

故障防止のための機械学習の臨床統合の課題

有望な結果にもかかわらず、ライブ手術環境におけるML-ベースの予測メンテナンスは困難です。次の障壁は、対処する必要があります。

データ品質とラベル作成

規制と安全ハルール

臨床ワークフローに影響を与える予測アルゴリズムは、決定支援ツールや自動シャットダウン機構として、ソフトウェアを医療機器(SaMD)として考慮し、厳格な検証が必要です。 [FDA]は、臨床的利益の証拠を期待しています。予測が悪影響を及ぼすイベントが深刻な故障の低基率によって複雑になることを期待しています。さらに、MLモデルは、新しいソフトウェアやハードウェアバージョンを導入したときに、移行するために堅牢でなければなりません。

サージョン・トラストとワークフロー・インテグレーション

手術室および手術室スタッフは、ロボットの健康状態の明確で非破壊的な視覚化を必要とします。偽陽性は、経絡信頼を認めます。誤った負は、壊滅的である可能性があります。「今日の症例の後に推奨されるメンテナンス」と「手術を直ちに停止」が慎重なヒューマンファクタエンジニアリングを必要とするという警告インターフェースを設計する。ワークフロー統合は、MLシステムがロボット制御ループにレイテンシビリティを追加してはならないことを意味します。これは、ノードが別の計算で実行することによって達成される必要があります。

未来の方向: インテリジェント、自己治癒外科ロボット

エッジコンピューティングとオンデバイスインフェレンス

ロボット独自の組込みプロセッサーでMLモデルを実行することで、レイテンシを減らし、病院ネットワーク接続の信頼性を解消します。ニューラル処理ユニット(NPU)を搭載した新システムオンチップ設計により、軽量の異常検知器をリアルタイムで実行できます。この傾向は、別のコンピューターカートなしでクローズドループヘルスモニタリングを可能にし、既存の運用室での採用を簡素化します。

リアルタイム報酬の学習

以前議論したように、RLは、ハードウェアの劣化さえも安全を維持するための適応制御を約束しています。将来の作業は、手術の精度とコンポーネントの長寿を同時に最適化する方針を訓練することを目指しています。ロボットの「フィール」を着用した部品を構成し、明示的な故障予測を必要としないでそれに応じて動きを調整します。

学習と共有健康データ

プライバシー規則は、複数の病院からプールの外科的データを防止することが多いです。フェデレーションされた学習により、モデルが生データを移動することなく、施設を横断的に訓練することができます。コンソーシアは、サージリー[のインテリジェントなロボティクスのような]」という取り組みは、このアプローチを探求し、単一のサイトを超えて一般化する故障予測モデルを構築しています。標準化されたテレメトリーフォーマットと組み合わせることで、これは、強力な予測モデルの可用性を飛躍的に加速することができます。

コンテンツ

マシンラーニングは、ロボット手術の失敗、反応的なトラブルシューティングから、積極的なメンテナンスと適応制御に移行する、強力な手段を提供しています。センサーのストリーム、システムログ、ビデオデータを分析することにより、MLモデルは、コンポーネントの摩耗を予測し、それらが害を引き起こす前に異常の秒を検出し、パフォーマンスを維持するためのロボットの動作を調整することができます。外科ロボットシステムに関する現実的な研究は、障害を予測する上で高い精度を実証しましたが、臨床は、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御、自動制御