Predict에 기계 학습의 사용 및 수술에서 로봇 실패 방지

로봇의 수술은 현대 의학의 코너스톤이되고, 의외로, 의외로 복잡한 절차를 강화한 정밀도, 유연성, 그리고 통제를 가진 가능하게 합니다. 그러나, 어떤 정교한 전기 기계 체계도, 로봇 수술 체계는 가동, 타협 환자 안전 및 증가 의료비를 중단할 수 있는 기술적인 실패에 취약합니다. 외과 로봇으로 기계 학습 (ML)의 통합은 종합적인 전략을 제안합니다: 지속적으로 감시 체계 자료에 의하여, 식별 미묘한 anomalies를, 예측하고 실패를 예측하는 것은, 현재 수술을, 확고하게 하고, 수술을, 확고하게 하는 것을 도울 수 있습니다.

현대 외과 로봇 시스템의 복잡성과 실패 모드

오늘날의 로봇 외과 플랫폼은 da Vinci 수술 시스템, 척추 절차를위한 Mazor X와 같은, neurosurgery - 코발트 기계 팔, 최종 effectors, 카메라, 제어 콘솔 및 완벽한 동기화에서 작동해야하는 소프트웨어를위한 ROSA 시스템. 관절 인코더, 모터 토크 또는 액추에이터 응답의 미성년자 편차는 위치 오류 또는 예상치 못한 동작으로 이어질 수 있습니다. 일반적인 실패 모드는 다음과 같습니다 :

Hardware 결함: 케이블 피로, 기어 마모, 센서 편류 및 모터 버너.
소프트웨어 글릿: 통신 시간, 상태 기계 오류, 또는 지연 스파이크.
환경 방해: 민감한 전자에 영향을 미치는 전자기 소음 또는 정적 방전.
사용자 오류: incorrect instrument 부착 또는 교정 실수는 로봇의 감도에 의해 증폭.

FDA의 제조업체 및 사용자 시설 장치 경험 (MAUDE) 데이터베이스에 따르면 로봇 외과 시스템 장애의 보고서는 채택으로 증가했습니다. 많은 사건이 미성년자이지만, 하위 세트는 절차 변환, 부상 또는 머리말을 붙입니다. 이 행사는 예측 인텔리전스에 대한 필요성을 강조합니다. - 그냥 민감 경보가 아닙니다.

수술 로봇의 예측 유지 보수를위한 기계 학습의 기초

Predictive Maintenance (PdM)는 컴포넌트가 실패할 때 과거와 실시간 데이터를 활용합니다. 머신러닝 방법은 특히 명시적인 물리적 모델을 필요로하지 않고 멀티 모드 센서 스트림의 복잡한 비선형 관계를 배울 수 있기 때문에이 도메인에 적합합니다. 주요 데이터 소스는 다음과 같습니다.

Joint ‐ 레벨 원격 측정: 위치, 속도, 전류, 토크, 그리고 온도는 수백 개의 헤르츠에서 샘플.
시스템 로그: 이벤트 타임 스탬프, 오류 코드, 자원 활용 (CPU, 메모리, 네트워크).
진동 및 음향 서명: 로봇 팔 포획 착용 또는 구성 요소 불균형에 고주파 가속도.
비디오 피드: 딥러닝은 endoscopic 또는 overhead 비디오에 적용된 느슨한 케이블 또는 특이한 도구 트레이젝터와 같은 시각적 anomalies를 식별할 수 있습니다.

기계 학습 알고리즘의 세 가지 가족은이 상황에 널리 사용됩니다.

Anomaly 탐지 모형

Autoencoders, 일류 지원 벡터 기계, 고립 숲은 uneventful 가동의 수백 시간 동안 “정상적인” 행동의 모형을 배우습니다. 새로운 관측이 배운 매니폴드에서 현저하게 탈선할 때, 경고는 방아쇠됩니다. 예를 들면, 명령한 동의로 correlate가 붙은 합동 현재에 있는 급격한 스파이크는 압수 방위를 나타내골.

Time-Series 예측

Recurrent neural 네트워크 (LSTM, GRU) 및 변압기 기반 모델은 미래의 센서 값을 예측할 수 있습니다. 실제 판독에 대한 예측된 값으로 인해 시스템은 냉각 팬에 먼지 축적으로 인해 모터 권선 온도의 기온이 점차 증가하는 시간 또는 일 동안 진화하는 성능 향상을 감지 할 수 있습니다.

유용한 생활의 활력과 회귀

라벨이 없는 실패 데이터가 사용 가능( 벤치 테스트 또는 서비스 레코드에서), 초시 모델은 남은 유용한 생활(RUL)을 시간 또는 사이클로 추정합니다. 임의의 숲, 그라디언트 밸브 나무, 깊은 피드 대면 네트워크는 일반적인 선택입니다. 출력은 유지 보수 스케줄링 일 미리, halt 외과 일정을 피하는 비상 수리를 방지합니다.

Real-World 구현 및 연구 Breakthroughs

da Vinci 시스템의 예측 실패 탐지

메르세데스는 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의 메르세데스의

진동 ‐ 악기 팔에 대 한 기초 결함 진단

]IEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics] (]2019]])는 맞춤형 외과 로봇의 손목에서 수집된 진동 분광기에 대한 복잡한 신경 네트워크를 사용했습니다. 모델은 건강한 베어링, 긁힌 베어링, 97% 정확도를 가진 잘못 정렬 된 기어와 구별됩니다. 팀은 실제 ‐급식으로 분류기를 통합하여 시스템의 부하를 전달하기 전에 실제 ‐급식으로 통합했습니다.

Adaptive Control은 저수준의 향상을 위해 보상합니다.

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실패 예방을 위한 기계 학습의 임상 통합에 도전

수술 환경에서 ML 기반 예측 유지 보수를 배치하는 결과를 유망하지 않고 어려운 일이 있습니다. 다음 장벽은 해결되어야합니다.

데이터 품질 및 라벨링

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규제 및 안전 Hurdles

임상 워크플로에 영향을 미치는 예측 알고리즘은 의사 결정 지원 도구 또는 자동화 된 폐쇄 메커니즘으로 인해 의료 기기 (SaMD)로 소프트웨어로 간주되며 엄격한 검증이 필요합니다. FDA은 임상 이득의 증거를 기대하고, 기술 정확성이 아닙니다. 예측이 심각한 고장의 낮은 기본 비율로 복잡하게되는 것을 입증합니다. 또한 ML 모델은 새로운 로봇이나 하드웨어를 도입했을 때 배포에 강력한 배포가되어야 합니다.

Surgeon 신뢰와 워크플로 통합

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미래 방향: 지능, 자기 치유 수술 로봇

Edge Computing 및 On-Device Inference에 대한 정보

로봇 자체 임베디드 프로세서에서 ML 모델을 실행하면 대기 시간이 단축되고 병원 네트워크 연결에 의존도를 제거합니다. 신경 처리 장치 (NPU)를 가진 새로운 시스템 ‐ 칩 디자인은 실시간으로 경량 무독성 검출기를 실행할 수 있습니다. 이 추세는 별도의 컴퓨터 카트없이 폐쇄 루프 건강 모니터링을 가능하게하고 기존 운영 방에서 채택을 단순화합니다.

Real-Time 보상을 위한 보강 학습

RL은 하드웨어의 성능과 안전성을 유지하는 적응 제어를 위한 약속을 보유하고 있습니다. 미래 작업은 동시에 수술 정확도와 구성 요소의 수명을 최적화하는 데 중점을 두는 정책을 목표로 로봇 “feel” 착용 부품 및 명시적 오류 예측을 필요로하지 않고 그 움직임을 조정합니다.

학습 및 공유 건강 데이터

개인 정보 보호 규정은 종종 여러 병원에서 수술 데이터를 풀을 방지합니다. 페더레이션 학습은 원료 데이터를 이동하지 않고 기관을 통해 훈련 할 수 있습니다. ] 외과의 Intelligent Robotics] 이니셔티브는 단일 사이트를 넘어 일반화하는 장애 예측 모델을 구축하는이 접근 방식을 탐구 할 수 있습니다. 표준화 된 telemetry 형식과 결합하면 강력한 예측 모델의 가용성을 극적으로 가속화 할 수 있습니다.