کاربرد‌های خلاقانه‌ی هوش مصنوعی در بهداشت و درمان

زمان مطالعه: 12 دقیقه

کاربرد هوش مصنوعی در بهداشت و درمان به این صورت است که با انجام کارهایی که معمولاً توسط انسان انجام می شود، اما در زمان کمتر و با کسری از هزینه، زندگی بیماران، پزشکان و مدیران بیمارستان را ساده می کند.

AI کاربردهای بی شماری در بهداشت و درمان دارد. برای کشف پیوندهای بین کدهای ژنتیکی، نیرو دادن به ربات‌های جراحی یا حتی به حداکثر رساندن کارایی بیمارستان استفاده می‌شود. یک موهبت برای صنعت بهداشت و درمان بوده است.

هوش مصنوعی که برای یافتن پیوندهای جدید بین کدهای ژنتیکی و دستیاری جراحی استفاده می‌شود. قابلیت آپدیت شدن از طریق ماشین‌هایی با توانایی پیش بینی، درک، عمل و یادگیری را دارد.

استفاده از هوش مصنوعی برای تشخیص موثر و کاهش خطا

در سال ۲۰۱۵، تشخیص نادرست بیماری و خطاهای پزشکی ۱۰ درصد از کل مرگ و میرهای ایالات متحده را تشکیل می داد. با توجه به این، وعده بهبود فرآیند تشخیصی یکی از هیجان انگیزترین برنامه های بهداشت و درمان هوش مصنوعی است.

سوابق ناقص پزشکی و پرونده های حجیم می تواند منجر به خطاهای انسانی مرگباری شود. برای مصونیت از این متغیرها، هوش مصنوعی می تواند بیماری را با سرعت بیشتری نسبت به بسیاری از متخصصان پزشکی پیش بینی کند. برای مثال، در یک مطالعه، یک مدل هوش مصنوعی با استفاده از الگوریتم ها و یادگیری عمیق، سرطان سینه را با نرخی بالاتر از تشخیص ۱۱ آسیب‌شناس شناسایی کرد.

پلتفرم Viz.ai (ماموریت Viz.ai افزایش دسترسی به درمان های نجات دهنده زندگی است)

تشخیص زودهنگام بیماری با هوش مصنوعی

مکان: کاملاً از راه دور

در روند مراقبت‌های بهداشتی، تأخیر می‌تواند به معنای تفاوت بین زندگی و مرگ باشد. بنابراین Viz.ai به تیم‌های مراقبت کمک می‌کند تا با راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی واکنش سریع تری نشان دهند. محصولات هوش مصنوعی این شرکت می‌توانند مشکلات را شناسایی کرده و تیم‌های مراقبت را به سرعت مطلع کنند. به مراکز درمانی این امکان را می‌دهند تا در مورد گزینه‌های پیش رو صحبت کنند. تصمیمات درمانی سریع‌تری گرفته و در نهایت جان انسان‌ها را نجات دهند.

پلتفرم PathAI (تشخیص دقیق تر سرطان با هوش مصنوعی)

مکان: کمبریج، ماساچوست

PathAI در حال توسعه فناوری یادگیری ماشین است تا به آسیب شناسان در تشخیص های دقیق تر کمک کند. اهداف فعلی این شرکت شامل کاهش خطا در تشخیص سرطان و توسعه روش هایی برای درمان پزشکی فردی است.

buoy health (علایم را چک می کند و مراقبت درست را پیدا می کند)

مکان: بوستون، ماساچوست

Buoy Health با استفاده از هوش مصنوعی علایم و درمان بیمار را بررسی می کند. از الگوریتم هایی برای تشخیص و درمان بیماری استفاده می کند. نحوه انجام کار به این صورت است. یک چت بات به علائم و نگرانی های سلامتی بیمار گوش می دهد. سپس بر اساس تشخیص خود، بیمار را با توصیه های مراقبتی صحیح راهنمایی می کند.

دانشکده پزشکی هاروارد تنها یکی از بیمارستان‌ها و مراکز بهداشتی و درمانی است که از هوش مصنوعی Buoy برای کمک به تشخیص و درمان سریع‌تر بیماران استفاده می‌کند.

Enlitic (یادگیری عمیق هوش مصنوعی برای داشتن بینش های عملی)

کمپانی Enlitic برای ساده کردن تشخیص رادیولوژی، ابزار پزشکی یادگیری عمیق را توسعه می دهد. داده‌های پزشکی بدون ساختار (تصاویر رادیولوژی، آزمایش‌های خون، EKG، ژنومیک، تاریخچه پزشکی بیمار) توسط پلتفرم یادگیری عمیق این شرکت، تجزیه و تحلیل می‌شود تا به پزشکان بینش بهتری نسبت به نیازهای فوری بیمار بدهد.

Freenome (تشخیص زودهنگام سرطان با هوش مصنوعی)

مکان: سانفرانسیسکو، کالیفرنیا

Freenome در غربالگری ها، آزمایش های تشخیصی و آزمایش خون سرطان از هوش مصنوعی استفاده می کند. هدف Freenome، با هوش مصنوعی، غربالگری های عمومی، شناسایی سرطان در مراحل اولیه و متعاقباً توسعه درمان های جدید است.

مرکز پزشکی دیکنس (BIDMC) (تشخیص سریع تر بیماریهای خونی کشنده)

مکان: بوستون، ماساچوست

بیمارستان آموزشی دانشگاه هاروارد، مرکز پزشکی دیکنس، برای تشخیص بیماری های خونی کشنده، در مراحل اولیه، از هوش مصنوعی استفاده می کند.

پزشکان برای اسکن باکتری‌های مضر (مانند ای کولی و استافیلوکوک) در نمونه های خون، از میکروسوپ های مجهز به هوش مصنوعی با سرعتی بالاتر از اسکن دستی، استفاده می‌کنند. دانشمندان از ۲۵۰۰۰ تصویر نمونه خون استفاده کردند تا به ماشین ها نحوه جستجوی باکتری ها را آموزش دهند. سپس دستگاه ها یاد گرفتند که چگونه باکتری های خطرناک خون را با دقت ۹۵ درصد شناسایی و پیش بینی کنند.

توسعه داروهای جدید با هوش مصنوعی

صنعت تولید دارو با افزایش سرسام‌آور هزینه‌های توسعه و تحقیقاتی که هزاران ساعت زمان می برد، دست و پنجه نرم می کند. انجام آزمایشات بالینی برای هر دارو حدود ۲.۶ میلیارد دلار هزینه دارد و تنها 10 درصد از این داروها با موفقیت به بازار عرضه می شوند. با توجه به پیشرفت‌های فناوری، شرکت‌های داروسازی زیستی به سرعت به کارایی، دقت و دانشی که هوش مصنوعی می‌تواند ارائه دهد، توجه می‌کنند.

BIOXCEL THERAPEUTICS : توسعه زیست دارو ها (بیوفارماسی) با هوش مصنوعی

مکان: نیوهون، کانکتیکات

BioXcel Therapeutics از هوش مصنوعی برای شناسایی و توسعه داروهای جدید در زمینه‌های ایمونو انکولوژی و علوم اعصاب استفاده می‌کند. علاوه بر این، برنامه نوآوری دارویی این شرکت از هوش مصنوعی برای یافتن کاربرد های جدید برای داروهای موجود یا شناسایی بیماران جدید استفاده می کند.

BioXcel Therapeutics در بخش توسعه داروهای مبتنی بر هوش مصنوعی به عنوان یکی از مبتکرترین پیشرفت‌های هوش مصنوعی بهداشت و درمان در سال 2019 نام‌گذاری شد.

 BERG (درمان بیماری های نادر با هوش مصنوعی)

مکان: فرامینگهام، ماساچوست

BERG یک پلت فرم بیوتکنولوژی مبتنی بر هوش مصنوعی است. در مرحله بالینی قرار دارد و بیماری ها را برای تسریع در کشف و توسعه داروهای جدید بررسی می کند. BERG با ترکیب رویکرد زیست شناسی پرسشی به همراه تحقیق و توسعه سنتی، می تواند محصولات قدرتمندتری را برای مبارزه با بیماری های نادر ارائه دهد.

XtalPi (هوش مصنوعی، کشف دارو با ترکیب هوش مصنوعی، فضای ابری و فیزیک)

مکان: کمبریج، ماساچوست

پلت فرم ID4 XtalPi با ترکیب هوش مصنوعی، فضای ابری و فیزیک کوانتومی، خواص شیمیایی و دارویی کاندیدهای مولکولی کوچک برای طراحی و توسعه دارو را پیش بینی می کند. علاوه بر این، این شرکت ادعا می‌کند که فناوری پیش‌بینی ساختار کریستالی (موسوم به پیش‌بینی چند شکلی) به جای هفته ها یا ماه ها، سیستم‌ های مولکولی پیچیده را در عرض چند روز پیش‌بینی می‌کند.

Atomwise (شبکه عصبی برای آزمایشات بالینی)

مکان: سانفرانسیسکو، کالیفرنیا

Atomwise از هوش مصنوعی برای مقابله با برخی از جدی ترین بیماری های امروزی، از جمله ابولا و مولتیپل اسکلروزیس استفاده می کند.

شبکه عصبی این شرکت، AtomNet، به پیش‌بینی فعالیت زیستی و شناسایی ویژگی های بیمار برای آزمایش‌های بالینی کمک می‌کند. فناوری هوش مصنوعی Atomwise روزانه بین 10 تا 20 میلیون ترکیب ژنتیکی را مورد بررسی قرار داده و می تواند نتایج را صد برابر سریعتر از شرکت های دارویی سنتی ارائه دهد.

Deep Genomics (پیدا کردن کاندیدهای بهتر برای توسعه داروها)

مکان: تورنتو، کانادا

پلتفرم هوش مصنوعی Deep Genomic به محققان برای پیدا کردن کاندیدهایی برای توسعه داروهای مرتبط با اختلالات نوروماسکولار (عصبی-عضلانی) و نورودژنراتیو (تخریب کننده عصب) کمک می کند. یافتن کاندیداهای مناسب در طول توسعه یک دارو، از نظر آماری شانس موفقیت آمیز بودن آزمایشات بالینی را افزایش داده و در عین حال زمان و هزینه عرضه به بازار را کاهش داده است.

BENEVOLENTAI (یادگیری عمیق برای درمان هدفمند)

مکان: لندن، انگلستان

هدف اولیه BenevolentAI این است که با استفاده از هوش مصنوعی، درمان مناسب را برای بیماران مشخص، در زمان مناسب فراهم می کند تا انتخاب هدف بهتری داشته باشد و بینش‌های کشف نشده قبلی را از طریق یادگیری عمیق ارائه دهد.

بهبود تجربه بیمار با هوش مصنوعی

در صنعت بهداشت و درمان، زمان همانند پول  با ارزش است. با بهتر شدن تجربه بیمار (patient experience)، بیمارستان ها، کلینیک ها و پزشکان این امکان را پیدا می کنند تا بیماران بیشتری را به صورت روزانه درمان کنند.

نوآوری های جدید در فناوری بهداشت و درمان هوش مصنوعی، تجربه بیمار را بهتر می کند و به کارکنان بیمارستان کمک می کند تا میلیون ها، اگر نگوییم میلیاردها،  نقطه داده را سریع تر و کارآمدتر پردازش کنند.

Babylon بابیلون هلث (Babylon Health)

مکان: آستین، تگزاس

ماموریت بابیلون هلث مهندسی دوباره بهداشت و درمان با تغییر تمرکز از مراقبت ساده بیمار است اما در وهله اول، به پیشگیری از بیماری که موجب سلامت بالاتر و هزینه های کمتر مرتبط با سلامتی می شود کمک می کند.

این پلتفرم دارای یک موتور هوش مصنوعی است که توسط پزشکان با تجربه و دانشمندان دارای مهارت یادگیری عمیق ایجاد شده است که یک بررسی کننده علائم تعاملی را اجرا می کند و به علائم شناخته شده و عوامل خطر کمک می کند تا آگاهانه ترین و به روزترین اطلاعات پزشکی ممکن را ارائه دهند. علاوه بر این، پلتفرم بهداشت بابیلون دارای یک سیستم نظارت بر سلامت است تا به افراد کمک کند برای مدت طولانی‌تری سالم بمانند.

Spring Health

مکان: نیویورک، نیویورک

Spring Health یک راه‌حل قدرتمند برای سلامت روان را ارائه می‌کند که کارفرمایان می‌توانند به بهترین نحو آن را برای تأمین منابع مورد نیاز برای کنترل سلامت روان کارکنان خود، تطبیق دهند. این فناوری قدرتمند و دارای اعتبار بالینی با جمع آوری مجموعه داده جامعی از هر فرد و مقایسه آن با صدها هزار نقطه داده دیگر کار می کند. سپس این پلت فرم از مدل یادگیری ماشین استفاده می کند تا آن ها را، برای مراقبت های حضوری یا از راه دور، با متخصص مناسب صحت سنجی کند.

One Drop

مکان: شهر نیویورک، نیویورک

One Drop یک راه حل کامل و محتاطانه برای مدیریت بیماری های مزمنی مانند دیابت، سلامت قلب و فشار خون و همچنین مدیریت وزن ارائه می دهد. برنامه One Drop  پرمیوم به افراد اجازه می دهد تا ابتدا شرایط خود را  با آموزش های تعاملی متخصصان دنیای واقعی، قرائت قند خون با استفاده از هوش مصنوعی و علم داده، یادگیری منابع و ردیابی روزانه قرائت های گرفته شده از ریدر وان دراپ با قابلیت بلوتوث و سایر دستگاه ها، مدیریت می کند.

Kaia Health

مکان: بروکلین، نیویورک

Kaia Health یک پلت فرم درمانی دیجیتال را راه‌اندازی می‌کند که دارای فیزیوتراپیست‌های آنلاین است تا مراقبت های فیزیکی مورد نیاز افراد را در محدوده برنامه زمانی خود ارائه دهند. این پلتفرم شامل برنامه‌های شخصی‌شده با بررسی های موردی، روتین های ورزشی، فعالیت‌های تمدد اعصاب و منابع یادگیری است که برای درمان دردهای مزمن کمر، گردن، شانه، آرنج، لگن، زانو و دردهای اضافی در لحظاتی که بیشتر به آن نیاز است، بسیار مناسب است.

 Kaia Health علاوه بر مربیان و متخصصان، همچنین دارای یک مربی بازخورد خودکار درجه PT است که از فناوری هوش مصنوعی، برای اطمینان از دریافت بهترین مراقبت توسط بیماران استفاده می کند.

Twin Health

مکان: مانتین ویو، کانادا

Twin Health یک روش جامع پیشگام برای رسیدگی و معکوس کردن بالقوه شرایط مزمن مانند دیابت نوع 2 از طریق ترکیبی از فناوری اینترنت اشیا، هوش مصنوعی، علم داده، علم پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی است. این شرکت دوقلوی دیجیتال کل بدن را ایجاد کرده است که نمایشی دیجیتالی و پویا از عملکرد متابولیک انسان بوده که حول هزاران داده مرتبط با سلامت، فعالیت های روزانه و ترجیحات شخصی ایجاد شده است.

سرویس دوقلو این شرکت به ارائه تغذیه شخصی و دقیق، خواب، راهنمای فعالیت و راهنمای تنفس برای هر یک از اعضا، به همراه راهنمایی مدیریت دارو برای پزشکان خود اختصاص دارد و هدف ارائه مراقبت های بهداشتی با دقت کافی برای معکوس کردن بالقوه بیماری های مزمن را محقق می کند.

Olive (خودکارسازی تکراری ترین فرآیندهای بهداشت و درمان)

مکان: کلمبوس، اوهایو

پلتفرم هوش مصنوعی Olive برای خودکارسازی تکراری‌ترین وظایف صنعت بهداشت و درمان طراحی شده است و وقت آزاد مدیران را بیشتر می‌کند تا روی کارهای با سطح بالاتر کار کنند. این پلتفرم همه چیز را از بررسی صلاحیت گرفته تا ادعاهای غیرقانونی و انتقال داده ها به طور خودکار انجام می دهد تا کارکنان بتوانند بر ارائه خدمات بهتر به بیماران تمرکز کنند.

Olive به راحتی با نرم افزارها و ابزارهای موجود در بیمارستان ادغام می شود و نیاز به ادغام ها یا قطع شدگی ها و عدم دسترسی به سیستم پرهزینه را از بین می برد.

Qventus, Inc

بهینه سازی جریان بیمار در زمان واقعی

مکان: Mountain View، کالیفرنیا

Qventus یک پلت فرم نرم افزاری مبتنی بر هوش مصنوعی است که چالش های عملیاتی، از جمله موارد مربوط به اتاق های اورژانس و ایمنی بیمار را حل می کند. پلت فرم خودکار این شرکت بیماری یا آسیب بیمار را اولویت بندی می کند، زمان انتظار بیمارستان را ردیابی می کند و حتی می تواند سریع ترین مسیرهای آمبولانس را ترسیم کند.

Cleveland Clinic (برنامه های بهداشت و درمان شخصی سازی شده با هوش مصنوعی)

مکان: کلیولند، اوهایو

کلینیک کلیولند برای تزریق قابلیت های فناوری اطلاعات خود  با هوش مصنوعی با IBM همکاری کرده است.

این بیمارستان مشهور جهان از هوش مصنوعی برای جمع‌آوری اطلاعات در مورد تریلیون‌ها داده سوابق اداری و سلامت استفاده می‌کند تا تجربه بیمار را بهبود ببخشد. پیوند هوش مصنوعی و داده ها به کلینیک کلیولند کمک می کند تا برنامه های بهداشت و درمان را به صورت فردی شخصی سازی کند.

Johns Hopkins Medicine (ویزیت سریعتر بیمارستان با کمک به هوش مصنوعی)

مکان: بالتیمور، مریلند

اخیراً بیمارستان جانز هاپکینز همکاری خود با جنرال الکتریک (GE) را برای استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی پیش‌بینی کننده برای بهبود کارایی جریان موثر بیمار اعلام کرد.

یک کارگروه، مجهز به هوش مصنوعی، به سرعت فعالیت بیمارستان را به نفع همه بیماران اولویت بندی کرده است. از زمان اجرای این برنامه، این مرکز شاهد بهبود 60 درصدی در توانایی پذیرش بیماران و افزایش 21 درصدی در ترخیص بیماران قبل از ظهر بوده است که منجر به سرعت عمل و تجربه بهتر بیماران شده است.

CloudMedx (استفاده از یادگیری ماشین برای بهتر شدن سفر بیمار)

مکان: سانفرانسیسکو، کالیفرنیا

CloudMedX از یادگیری ماشین استفاده می کند  تا بینشی برای بهبود سفرهای بیمار در سراسر سیستم بهداشت و درمان ایجاد کند.

فناوری این شرکت به بیمارستان‌ها و کلینیک‌ها کمک می‌کند تا داده‌های بیمار، تاریخچه بالینی و اطلاعات پرداخت را با استفاده از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده مدیریت کنند تا در مقاطع حیاتی مراقبت از بیمار بتوانند براحتی مداخله کنند. مراکز درمانی می توانند از این بینش ها برای انتقال موثر بیماران در سیستم، بدون هیچ گونه سردرگمی که در سیستم سنتی وجود داشت، استفاده کنند.

استخراج و مدیریت داده های پزشکی با هوش مصنوعی

بهداشت و درمان به طور گسترده به عنوان یکی از جلوداران داده های کلان در آینده در نظر گرفته می شود. ممکن است اطلاعات بسیار با ارزش در میان جنگلی از تریلیون ها داده گم شود و سالانه حدود 100 میلیارد دلار از دست صنعت می رود. علاوه بر این، ناتوانی در اتصال نقاط داده مهم، موجب کند شدن توسعه داروهای جدید، پزشکی پیشگیرانه و تشخیص صحیح می شود.

Tempus (یک کتابخانه اطلاعات عظیم برای بهداشت و درمان شخصی سازی شده)

مکان: شیکاگو، ایلینوی

 Tempus  از هوش مصنوعی برای بررسی بزرگترین مجموعه داده‌های بالینی و مولکولی جهان برای شخصی‌سازی درمان‌های بهداشت و درمان استفاده می‌کند. این کمپانی، در حال توسعه ابزارهای هوش مصنوعی است که داده‌ها را از توالی‌یابی ژنتیکی گرفته تا تشخیص تصویر، جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل می‌کند، که می‌تواند بینش بهتری در مورد درمان‌ها و درمان‌ها به پزشکان بدهد.

Tempus در حال حاضر از داده های مبتنی بر هوش مصنوعی در تحقیقات و درمان سرطان استفاده می کند.

IBM (کمک واتسون به بیمارستان ها)

مکان: ارمونک، نیویورک

واتسون آی بی ام (IBM’s Watson) به متخصصان بهداشت و درمان کمک می‌کند تا از داده‌های خود برای بهینه‌سازی کارایی بیمارستان، تعامل بهتر با بیماران و بهبود درمان استفاده کنند.

واتسون در حال حاضر مهارت های خود را برای همه چیز، از توسعه برنامه های سلامت شخصی سازی شده گرفته تا تفسیر نتایج آزمایشات ژنتیکی و تشخیص علائم اولیه بیماری به کار می گیرد.

KenSci (هوش مصنوعی برای پیش بینی خطرات بیمارستانی)

مکان: سیاتل، واشنگتن

KenSci با جمع‌آوری داده‌ها از منابع موجود، بزرگ داده ها و هوش مصنوعی را برای پیش‌بینی ریسک بالینی، مالی و عملیاتی ترکیب می‌کند. تا همه چیز را از بیماری‌ها گرفته تا عواملی که باعث افزایش هزینه‌های بهداشت و درمان بیمارستان می‌شود، پیش‌بینی کند.

پروسیا  (نگاهی دقیق تر به تصویر پزشکی)

مکان: فیلادلفیا، پنسیلوانیا

Proscia یک پلت فرم آسیب شناسی دیجیتال است که از هوش مصنوعی برای تشخیص الگوهای سلول های سرطانی استفاده می کند. نرم‌افزار این کمپانی به آزمایشگاه‌های آسیب‌شناسی کمک می‌کند تا تنگناهای مدیریت داده‌ها را حذف کنند. و با استفاده از هوش مصنوعی تصویر را تجزیه و تحلیل کرده و از آن برای اتصال داده‌ های کمک کننده برای کشف و درمان سرطان استفاده می‌کند.

H2O.ai (هوش مصنوعی برای داده ها در سیستم سلامت)

مکان: مانتین ویو، کالیفرنیا

هوش مصنوعی H2O.ai داده های کل سیستم بهداشت و درمان را، برای استخراج، خودکارسازی و پیش بینی فرآیندها، تجزیه و تحلیل می کند. H2O.ai برای پیش‌بینی انتقال به ICU، بهبود جریان کار بالینی و حتی مشخص کردن خطر عفونت‌های اکتسابی بیماران در بیمارستان استفاده شده است.

با استخراج داده های سلامت با استفاده از هوش مصنوعی این شرکت، بیمارستان ها می توانند سپسیس را پیش بینی کنند. و تشخیص دهند که در نهایت  موجب کاهش میزان مرگ و میر می شود.

Deepmind (هشدار دادن به پزشکان در زمانی که بیمار دچار مشکل است)

مکان: لندن، انگلستان

نرم‌افزار هوش مصنوعی DeepMind Health  گوگل توسط بیمارستان‌های سراسر جهان برای کمک به انتقال مؤثرتر بیماران از مرحله آزمایش به درمان استفاده می‌شود.

برنامه DeepMind Health به پزشکان اطلاع می‌دهد که سلامتی بیمار به خطر افتاده. حتی می‌تواند با بررسی علایم قابل مقایسه در پایگاه داده های عظیم خود به تشخیص بیماری‌ها کمک می کند. با جمع‌آوری علائم بیمار و وارد کردن آن‌ها در پلتفرم DeepMind، پزشکان می‌توانند سریع و مؤثرتر تشخیص دهند.

iCarbonX (داده ها و زندگی دیجیتال)

مکان: شنژن، چین

ICarbonX از هوش مصنوعی و بزرگ داده‌ها برای بررسی دقیق‌تر ویژگی‌های زندگی انسان (به روشی که آن را زندگی دیجیتال توصیف می‌کند) استفاده می‌کند.

این شرکت امیدوار است که با تجزیه و تحلیل سلامت و اعمال انسان در یک ابر کربن، بزرگ داده ها آن چنان قدرتمند شود که بتواند تمام جنبه های سلامتی را مدیریت کند. ICarbonX معتقد است که فناوری آن می تواند داده های کافی برای طبقه بندی بهتر علائم و توسعه گزینه های درمانی جمع آوری کند.

جراحی به کمک ربات هوش مصنوعی (AI Robot-Assisted Surgery)

محبوبیت جراحی به کمک ربات در حال افزایش است. بیمارستان ها از روبات ها برای کمک به بسیاری اقدامات، از روش های کم تهاجمی گرفته تا جراحی قلب باز استفاده می کنند. طبق گفته مایو کلینیک ، روبات‌ها به پزشکان کمک می‌کنند تا روش‌های پیچیده را با دقت، انعطاف‌پذیری و کنترلی انجام دهند که فراتر از توانایی‌های انسان است.

ربات های مجهز به دوربین، بازوهای مکانیکی و ابزار جراحی، تجربه، مهارت و دانش پزشکان را برای ایجاد نوع جدیدی از جراحی افزایش می دهند. جراحان در حالی که روی کنسول کامپیوتر نشسته اند، بازوهای مکانیکی را کنترل می کنند. در حالی که ربات یک نمای سه بعدی و بزرگنمایی شده از محل جراحی را به پزشک ارائه می دهد که جراحان تنها با تکیه بر چشمان خود نمی توانستند آن را دریافت کنند. سپس جراح سایر اعضای تیم را که از نزدیک با ربات کار می کنند در کل عملیات هدایت می کند.

Vicarious Surgical (رباتیک با قابلیت واقعیت مجازی برای جراحی)

مکان: چارلزتاون، ماساچوست

Vicarious Surgical واقعیت مجازی را با ربات‌های مجهز به هوش مصنوعی ترکیب می‌کند تا جراحان بتوانند عملیات‌های کم تهاجمی را انجام دهند. با استفاده از فناوری این شرکت، جراحان می توانند عملاً داخل بدن بیمار را با جزئیات بیشتری بررسی کنند.

Auris Health (ربات های هوش مصنوعی متحول کننده آندوسکوپی)

مکان: شهر ردوود، کالیفرنیا

Auris Health  با استفاده از جدیدترین ریز ابزار ها، طراحی آندوسکوپ، علم داده و هوش مصنوعی ربات های مختلفی را، برای آندوسکوپی بهتر، طراحی می کند. در نتیجه، پزشکان دید واضح تری از بیماری از منظر فیزیکی و داده ای دریافت می کنند.

این شرکت در حال توسعه ربات های هوش مصنوعی برای مطالعه سرطان ریه است و هدف آن این است که روزی آن را درمان کند.

Accuray (درمان دقیق سرطان با رباتیک)

مکان: سانی ویل، کالیفرنیا

سیستم سایبر نایف Accuray  از بازوهای رباتیک برای درمان دقیق تومورهای سرطانی در سراسر بدن استفاده می کند. با استفاده از قابلیت‌های ربات در ردیابی ریل تایم تومور، پزشکان و جراحان می توانند به جای درمان کل بدن تنها نواحی آسیب دیده را درمان کنند.

ربات سایبرنایف Accuray  از فناوری حسگر حرکتی 6 بعدی برای ردیابی و حمله تهاجمی به تومورهای سرطانی و در عین حال حفظ بافت سالم استفاده می کند.

Intuitive Surgical (پیشگامی جراحی رباتیک)

مکان: سانفرانسیسکو، کالیفرنیا

پلتفرم های داوینچی Intuitive در صنعت جراحی رباتیک پیشگام بوده اند. به عنوان اولین دستیار جراحی رباتیک بیش از 18 سال پیش مورد تایید FDA بوده. ماشین های جراحی دارای دوربین بوده، بازوهای رباتیک و ابزارهای جراحی برای کمک به روش های کم تهاجمی هستند.

پلت فرم داوینچی به طور مداوم در حال دریافت اطلاعات و ارائه تجزیه و تحلیل به جراحان برای بهتر شدن جراحی های آینده است. داوینچی تاکنون در بیش از پنج میلیون عمل کمک کرده است.

Carnegie Mellon University (درمان قلب آسان با ربات)

مکان: پیتسبورگ، پنسیلوانیا

بخش رباتیک دانشگاه کارنگی ملون، یک ربات متحرک مینیاتوری با نام Heartlander را برای تسهیل درمان قلب طراحی کرده است.

تحت کنترل پزشک، ربات کوچک تحت نظر پزشک از طریق یک برش کوچک وارد قفسه سینه می شود. به تنهایی به نقاط خاصی از قلب حرکت می کند. سپس به سطح قلب می چسبد و درمان را انجام می دهد.

Microsure (بهبود دقت جراحی)

مکان: آیندهوون، هلند

روبات‌های MicroSure به جراحان کمک می‌کنند بر محدودیت‌های فیزیکی انسانی خود غلبه کنند.

سیستم لرزش گیر این شرکت عملکرد و دقت را در طی مراحل جراحی بهبود می بخشد. در حال حاضر، هشت مورد از ریزجراحی های MicroSure برای سیستم لنفاوی تایید شده است.

https://builtin.com/artificial-intelligence/artificial-intelligence-healthcare

 

 

 

خروج از نسخه موبایل