Việc sử dụng máy móc để dự đoán và ngăn chặn sự thất bại của robot trong phẫu thuật

Ba gia đình của máy học thuật toán được sử dụng rộng rãi trong bối cảnh này:

Mô hình phát hiện không có chủ đích

Những người tự động lập trình, một người ủng hộ máy véc - tơ và những khu rừng cô lập học được một mô hình về “những hành vi thông thường trong hàng trăm giờ của hoạt động không đều đặn.

Thời gian cho phép người ta dự đoán

Các mạng thần kinh hiện thời (LSTM, GU) và mô hình biến đổi có thể dự đoán các giá trị cảm biến tương lai. bằng cách so sánh giá trị dự đoán với các số liệu thực tế, hệ thống có thể phát hiện sự thoái hóa phát triển qua giờ hoặc ngày - chẳng hạn như tăng dần nhiệt độ gió động do sự tích tụ bụi trong quạt làm mát.

Sự phân biệt giai cấp và sự chống đối vì giữ được đời sống hữu ích

Khi có sẵn dữ liệu thất bại (từ những cuộc thử ra băng ghế hoặc hồ sơ dịch vụ), người ta ước tính còn lại đời sống hữu ích trong giờ giấc hay chu kỳ. rừng ngẫu nhiên, cây có mái, và mạng lưới tiếp ăn sâu là những sự lựa chọn thông thường. Những kết quả cho phép bảo trì ngày tháng trước, tránh sửa chữa thời biểu phẫu thuật bị gián đoạn.

Sự phá vỡ và phá vỡ nghiên cứu trên thế giới

Phát hiện thất bại trong hệ thống da Vinci

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Luxembourg và các bệnh viện cộng tác đã thiết bị để phát hiện thêm các hệ thống da Vinci Si với các cảm biến khác và thực hiện một hệ thống phát hiện bất thường thời gian thực sự.

Chẩn đoán sai chỗ do dây thần kinh động mạch máu

Một cuộc nghiên cứu được xuất bản trong (EET:0) sử dụng mạng thần kinh hình học về các trục điện cực (FLT:1) ) để phân biệt giữa các phương tiện có tác động tốt, có độ chính xác 97%. Nhóm này đã nhập hệ thống thông thông báo về các thiết bị gây nhiễu sóng điện tử trước khi đưa vào robot.

Điều khiển thích nghi để bù đắp cho sự giảm thiểu tiểu đường

Thay vì chỉ dự đoán thất bại, một số cuộc nghiên cứu bằng cách dùng khả năng tăng cường khả năng học tập củng cố (RL) để thích ứng với các thông số kiểm soát của robot để đáp ứng với bộ mặc kỹ thuật tinh tế (v. d. tăng lợi nhuận mô-men xoắn để bù đắp cho dây thắt lưng hơi lỏng. Việc điều khiển thích nghi như thế bảo trì độ chính xác phẫu thuật như độ tuổi, trì hoãn điểm thay thế. Một giấy 2022 từ [FL: 0] Tính năng thao tác ảnh và máy tính được hỗ trợ khả năng can thiệp (MCCI) cho thấy rằng lỗi RLS dựa trên sự cố định giới bằng 0.5 mm được tăng khi ma sát.

Những thử thách trong việc điều trị bằng máy móc để tránh lỗi

Mặc dù kết quả có hứa hẹn, việc triển khai dự đoán dựa trên ML, trong môi trường phẫu thuật sống vẫn rất khó khăn.

Chất lượng dữ liệu và nhãn hiệu

Sự kiện thất bại rất hiếm, và đánh dấu chúng một cách chính xác là lao động mạnh mẽ. Phần lớn bệnh viện không thu thập các dữ liệu phân giải cao theo mặc định, và các bản ghi chép hiện có thường không đầy đủ hoặc nhiễu. Thế hệ dữ liệu tổng hợp và chuyển giao học từ mô phỏng có thể giúp đỡ, nhưng nhiều công nghệ đa dạng hóa hơn cho việc thu thập dữ liệu. Bộ xử lý thông tin [FL: 0] và các lệnh « Văn phòng Y tế » được hỗ trợ để tiến bộ (AMI: [FL: 1] [FL1] [phụ đề] đang phát triển các hướng dẫn sau khi quản lý dữ liệu giám sát có thể hỗ trợ khả năng hỗ trợ khả năng hỗ trợ khả năng hỗ trợ khả năng hỗ trợ khả năng hỗ trợ khả năng giám sát.

Sự điều chỉnh và an toàn mang lại niềm vui

Bất kỳ thuật toán dự đoán nào ảnh hưởng đến luồng công việc lâm sàng - như là một công cụ hỗ trợ quyết định hoặc một cơ chế tắt máy tự động - được xem là một phần mềm như một thiết bị y tế (SaMD) và yêu cầu xác thực nghiêm ngặt. Hơn nữa, mô hình ML phải được tăng cường khi phần mềm mới hoặc phần cứng được giới thiệu.

Sự tin cậy và sự làm việc của bác sĩ phẫu thuật

Các bác sĩ phẫu thuật và nhân viên phẫu thuật cần phải rõ ràng, không phải là sự hình dung về tình trạng sức khỏe của robot, nhưng những kết quả dương tính làm xói mòn lòng tin của robot; những âm bản sai có thể gây tai hại.

Hướng tương lai: Thông minh, tự cải tiến Robot

Tính toán cạnh và trên suy luận của người khác

Chạy mô hình ML trên bộ xử lý nhúng của robot có thể làm giảm sự dễ dàng và loại bỏ sự phụ thuộc vào mạng lưới bệnh viện. Thiết kế hệ thống mới này có các đơn vị xử lý thần kinh (NPUs) có thể thực hiện các bộ phát hiện sự kiện nhỏ vào thời gian thực. Xu hướng này sẽ cho phép việc đóng hệ thống kiểm tra sức khỏe không phụ thuộc vào các xe máy tính riêng lẻ, đơn giản hóa việc nhận dạng trong các phòng điều hành hiện thời.

Học thêm về thời gian thực sự hiệu quả

Như đã thảo luận ở trên, RL hứa sẽ kiểm soát sự thích nghi, bảo vệ sự an toàn, ngay cả khi phần cứng bị suy thoái.

Dữ liệu về sức khỏe chia sẻ và học hỏi đáng kể

Quy định riêng tư thường ngăn chặn sự kết hợp dữ liệu phẫu thuật từ nhiều bệnh viện. Việc học tập đã cho phép các mô hình được đào tạo qua các tổ chức mà không di chuyển dữ liệu thô. Kết hợp với định dạng [FLT: 0] trong phẫu thuật đang tiến hành cách thức này để tạo ra các mô hình tiên đoán sai lệch. Kết hợp với các định dạng chuẩn hóa, điều này có thể đẩy nhanh sự dễ dàng của mô hình dự đoán.

Kết luận

Máy học cung cấp một phương tiện mạnh mẽ để phát hiện và thậm chí ngăn chặn --không thể ngăn chặn --không hiệu quả trong phẫu thuật robot, di chuyển từ những người máy phản ứng khó khăn về việc bảo trì và điều khiển thích nghi. Bằng cách phân tích luồng cảm biến, bản ghi lưu hệ thống, và dữ liệu, mô hình ML có thể dự đoán thành phần mặc, phát hiện dị thường trước khi gây ra các thiệt hại, và điều chỉnh hành vi robot để duy trì hiệu suất. Thực tế nghiên cứu thế giới robot thực sự đã hiển thị độ chính xác cao trong dự đoán thất bại, nhưng sự tích hợp các thách thức lâm sàng trong dữ liệu chất, tính hiệu quả và thiết kế công việc thiết kế. Khi máy tính, việc nghiên cứu và chia sẻ dữ liệu, phát triển, hãy đảm bảo rằng sự phát triển khả năng tự động cơ chế, và hỗ trợ khả năng tự vệ sinh học kỹ thuật robot, và phát triển, sẽ tiếp tục tiến hành động kỹ thuật, và đảm bảo rằng nó sẽ tiếp tục tiến hành tiến triển các thiết kế tiếp tục thực tế, và không có khả năng giải phẫu thuật robot, và sẽ bị tiêm phòng ngừa lỗi.