Robotik destekli cerrahi, modern tıbbın temel taşı haline geldi ve cerrahların gelişmiş hassasiyet, esneklik ve kontrol ile karmaşık prosedürleri gerçekleştirmelerini sağladı. Ancak, herhangi bir sofistike elektromekanik sistemle, robotik cerrahi sistemleri işlemleri kesebilecek teknik başarısızlıklara karşı savunmasız kalıyor ve cerrahi sonuçları artırmak için makine öğreniminin (ML) cerrahiye uygulanmasının proaktif bir strateji sunduğunu araştırıyor: sürekli izleme sistemi verileri, ince anomalileri tanımlamak ve tahmin etmek, meydana gelmeden önce tahmin etmek, ML, ameliyatları azaltamaz ve cerrahi sonuçları artırmak.Bu makale, makine öğreniminin gerçek zamanlı olarak nasıl uygulanabileceğini araştırıyor.

Modern Cerrahi Robotik Sistemlerin Kompleksliği ve Başarısız Modları

Bugünün robotik cerrahi platformları – da Vinci Cerrahi Sistemi, Mazor X omurga prosedürleri için ve nöroşirurji için ROSA sistemi –kombine mekanik kolları, end efektitörler, kameralar, kontrol konsolları ve mükemmel senkronizasyonda çalışmanız gibi.

  • [FONT=0)Zizleyiciler hata: [Dönetici: [Döntme: 1) kablo yorgunluk, dişli aşınma, sensör sürüklenme ve motor yakma.
  • [FONT:0]Software glitches:[Dönetici:[Dönetici: 1) İletişim zamanı, devlet-makin hataları veya geçkisleri.
  • [FONT:0)Environmental müdahale:), elektromanyetik gürültü veya statik deşarj hassas elektronikleri etkiler.
  • [FONT:0] Kullanıcı hataları:[Dönetici:0) yanlış enstrüman eki veya kalibrasyon hataları robotun duyarlılığı tarafından geliştirilmiş.

FDA'nın üreticileri ve Kullanıcı Tesis Cihazı Deneyimine (MAUDE) göre, robotik cerrahi sistemin başarısızlıklarının raporları yetişkin olarak arttı.Birçok olay küçük olsa da, alt set, prosedür dönüştürmeye, yaralanmaya veya uzun süreli bir ameliyata yol açıyor. Bu olaylar tahmin edici zekaya ihtiyaç duyuyor - sadece reaktif alarmlar - riski azaltmak için değil.

Cerrahi Robotik Bakım Öngörücü Bakım Hakkında Makine Öğrenmeleri

Tahmin edici bakım (PdM) tarihsel ve gerçek zamanlı verilerden yararlanıyor, bir bileşen başarısız olduğunda tahmin etmek için gerçek zamanlı veriler. Makine öğrenme yöntemleri özellikle bu alan için uygundur, çünkü karmaşık, doğrusal olmayan ilişkileri çok yönlü fiziksel modeller gerektirmeden öğrenebilirler. Anahtar veriler şunları içerir:

  • [FONT:0)Joint- level telemetri: pozisyonu, hız, mevcut, tork ve sıcaklık örneği yüzlerce histz'da yapıldı.
  • [FONT:0) Sistem girişleri:[Dönem:[Dönem: 0,0) Olay zamanları, hata kodları ve kaynak kullanımı (CPU, hafıza, ağ).
  • [FONT=0]Vibration ve akustik imzalar: Yüksek frekanslı accelerometreler robotik kolların aşınma veya bileşen dengesizlikleri yakalamaya çalışır.
  • [FONT:0]Video beslemeleri:[Dönetici:0) Derin öğrenme, endoskopik veya üst video için uygulanan derin öğrenme, gevşek kablolar veya alışılmadık araç trajektörleri gibi görsel anomalileri tanımlayabilir.

Bu bağlamda üç makine öğrenme algoritmaları yaygın olarak kullanılıyor:

Anomaly Tespit Modelleri

Autoencoders, bir sınıf destek vektör makineleri ve izolasyon ormanları, yüzlerce saat boyunca eşitsiz bir operasyon sırasında “normal” bir davranışı öğrenir.Yeni bir gözlem öğrenilen bir ipucu, bir uyarı tetiklenir. Örneğin, ani bir akış, komuta hareketle ilişkili olmayan bir akış bir alıcı gösterebilir.

Zaman serisi Tahmin

Mevcut sinir ağları (LSTM, GRU) ve transformatör tabanlı modeller gelecekteki sensör değerlerini tahmin edebilir. Gerçek okumalara ilişkin tahmin edilen değerleri karşılaştırarak, sistem, saatlerce veya günlerde gelişen performans bozulmalarını tespit edebilir - soğutma fanındaki toz birikimi nedeniyle motor rüzgarlı sıcaklık artışı gibi.

Faydalı Yaşam için Sınıflandırma ve Regresyon

etiketli başarısızlık verileri mevcut olduğunda (öğrenme testlerinden veya hizmet kayıtlarından), denetimli modeller, saat veya döngülerde (RUL) geriye kalan faydalı hayatı tahmin eder. Rastgele ormanlar, gradientboosted ağaçlar ve derin besleme ağları ortak seçimlerdir.

Gerçek Dünya Uygulama ve Araştırma Kısıkırları

Tahmin edici Başarısızlık Tespiti Da Vinci Systems

Lüksemburg Üniversitesi'nde araştırmacılar ve işbirliği hastaneleri, bir prosedür kesmek için başarısızlıkları tahmin etmek için araçladı ve gerçek zamanlı anomali tespit sistemi uyguladılar. Robotun birincil kontrol döngüsü ile birlikte cerrahi takıma çok fazla uyarı gönderiyorlar.

Titreşimli Türlü Maliyet Teşhisi

ALOST'de yayınlanan bir çalışma:0)IEEE İşlemleri Tıbbi Robot ve Biyonikler)[Döneticiler:0)[Döneticiler, pdf) tarafından toplandığında, sınıflandırıcı bir sinir ağı, robota yüklenen gerçekleştirilmiş aletleri kullandı.

Aşağı-Level Degradasyonları için Adaptif Kontrol

Sadece başarısızlıkları tahmin etmek yerine, bazı araştırmalar, robotun kontrol parametrelerini ince mekanik aşınmaya adapte etmek için takviye etmeyi (örneğin, tork biraz gevşek bir kemer için telafi etmeyi elde ediyor). tür birleştirici kontrol bile ölçümleme testi doğruluklarını, değiştirmenin gerekli hale geldiğinde bile geciktirdi. 2022'de bir kağıt resmi Görüntü ve Bilgisayar Asistanı Intervention (MICCAI) konferansı).

Başarısızlık Önleme İçin Makine Öğrenmesinin Klinik Bütünleştirilmesi

Umut verici sonuçlara rağmen, canlı cerrahi ortamlarda ML tabanlı tahmin edici bakım dağıtma zor kalır. Aşağıdaki engeller ele alınmalıdır:

Data Quality and Labeling

Başarısız olaylar nadirdir ve onları doğru şekilde etiketlemek iş yoğundur. Çoğu hastane, varsayılan olarak yüksek çözünürlüklü telemetri toplamaz ve mevcut loglar genellikle eksik veya gürültülüdür. Siftüel öğrenme ve simülasyonlardan öğrenme için kodlar geliştirir, ancak daha fazla endüstri çapında veri toplama standartları gereklidir. FDA ve theurFLT:0). Tıbbi Aletlemenin (AAMI))[değiştir | kaynağı değiştirilebilen kodlar geliştirir.[tr|projektif gözetim verileri için kodlar geliştirir.

Düzenleme ve Güvenlik Hurdles

Klinik iş akışı etkileyen herhangi bir tahminci algoritma - bir karar destek aracı veya otomatik bir kapatma mekanizması olarak - tıbbi bir cihaz olarak ciddi bir yazılım olarak kabul edilir (SaMD) ve titiz bir doğrulama gerektirir.The Ritz modelinin yeni robot yazılım veya donanım versiyonları tanıtıldığı zaman dağıtım için sağlam olması gerekir.).

Cerrah Güven ve İş Akışı Bütünleşme

Cerrahlar ve ameliyathane personeli açık, robotun sağlık durumu yanlışlığı ile ilgili uyarıları hemen hemen "tavapsız" olarak tanımlayan bir arayüz tasarlayabilir.İş akışı entegrasyonu da ML sisteminin robot kontrol döngüsüne geçmemesi anlamına gelir; yanlış negatif negatifler, “günde önerilen bir hesap tasarlayabilirler” karşı uyarıları yaparak elde edilebilir.

Future: Akıllı, Kendi kendine Cerrahi Robotlar

Edge Computing ve On-Device Inference

Robotun kendi gömülü işlemcileri üzerinde ML modelleri geç saatlere kadar azalır ve mevcut işletim odalarındaki uygulamaları basitleştirir.

Gerçek Zamanlı Yeniden Yapılanma Öğrenmek

Daha önce tartışılan gibi, RL, donanım degradları olarak güvenliği koruyan bir adaptasyon kontrolü için söz veriyor. Future work, aynı anda cerrahi doğruluk ve bileşen süresini optimize eden politikaları planlamayı ve robot “feel” yıpranmış parçaları yapıyor ve açık başarısızlık tahminini gerektirmeden hareketini ayarlamayı hedefliyor.

Federated Learning and Shared Health Data Data

Gizlilik düzenlemeleri genellikle birden çok hastaneden cerrahi verileri havuzlamayı engeller. Federated learning, modeller, standart bir telemetri formatları olmadan kurumlarda eğitilmesine izin verir, bu, sağlam tahmin edici modellerin kullanılabilirliğini dramatik bir şekilde hızlandırabilir.Intelligent Robotics in Surgery) inisiyatifi, bu yaklaşımın tek bir sitenin ötesine genelleştirilmesine olanak sağlar.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Makine öğrenimi algılamak için güçlü bir yol sunar - ve hatta önlemek - robotik cerrahide rahatsızlıklar, proaktif bakım ve uyarlayıcı kontrole yönelik reaktif sorun gidermeye devam edin. Sensör akışlarını analiz ederek, sistem loglarını ve video verilerini analiz ederek, ML modellerini sınıflandırmayı, hataların düzeltilmesini ve robot davranışının düzeltilmesini sağlamak için anormallikler belirleyebilir.Gerçek dünya çalışmaları, robotların başarısızlıklarını tahmin etmeye yönelik yüksek doğrulukla ortaya çıkar.